L’efficienza nella diagnosi precoce dell’infarto miocardico rappresenta una priorità clinica di primaria importanza, con implicazioni dirette sulla prognosi del paziente e sull’allocazione delle risorse sanitarie.
Un’innovativa soluzione algoritmica, volta a ottimizzare i flussi di lavoro e ridurre i tempi di refertazione, è stata recentemente presentata al Congresso Nazionale della Società Italiana di Patologia Clinica e Medicina di Laboratorio, a Riva del Garda.
L’iniziativa, frutto della ricerca del laboratorio di Patologia Clinica e Microbiologia dell’Azienda Ospedaliera Regionale San Carlo di Potenza, guidata dalla Dott.ssa Teresa Carbone, si concentra specificamente sull’ottimizzazione della gestione e interpretazione dei dosaggi delle troponine cardiache, biomarker fondamentali per la diagnosi dell’infarto.
L’approccio implementato non si limita a una semplice automazione dei processi, ma introduce una logica decisionale avanzata, capace di ponderare diversi fattori clinici e analitici per priorizzare i casi più urgenti e minimizzare i ritardi.
I risultati preliminari, presentati dalla Dott.ssa Carbone, suggeriscono un impatto significativo: in circa il 10% dei pazienti analizzati, l’introduzione dell’algoritmo ha permesso una riduzione tangibile dei tempi di refertazione, con conseguente diagnosi più rapida e avvio di un intervento terapeutico tempestivo.
Questa accelerazione si traduce non solo in un miglioramento della cura del paziente, ma anche in un rilevante risparmio economico per l’azienda sanitaria, liberando risorse per altre aree di intervento.
Il Direttore Generale dell’Azienda Ospedaliera Regionale, Giuseppe Spera, ha sottolineato l’importanza di questo sviluppo, evidenziando come l’investimento in ricerca interna e la valorizzazione delle competenze del personale possano generare benefici concreti per la collettività.
L’algoritmo, infatti, non sostituisce il ruolo del personale di laboratorio, ma lo supporta, permettendo loro di concentrarsi sui casi più complessi e di migliorare l’accuratezza diagnostica complessiva.
Questo approccio integrato, che combina l’intelligenza artificiale con l’esperienza clinica, rappresenta un modello di innovazione applicabile a diversi ambiti della medicina di laboratorio, con l’obiettivo di migliorare l’efficienza del sistema sanitario e garantire una cura sempre più personalizzata ed efficace.
Il progetto apre la strada a ulteriori sviluppi, come l’integrazione di dati clinici longitudinali e l’utilizzo di tecniche di machine learning per migliorare ulteriormente la predittività e la precisione diagnostica.
