(Adnkronos) – "All'interno del patient journey", quindi del percorso del paziente, "in anestesia e rianimazione sono moltissime le applicazioni dell'intelligenza artificiale. Un esempio molto importante \u00e8 la stratificazione del rischio di ogni singolo paziente: passiamo infatti da avere un rischio generico di una complicanza – pensiamo a un paziente che viene sottoposto a un intervento per l'appendicite acuta – a definire dei rischi personalizzati per ogni singolo paziente". Lo ha detto Elena Bignami, presidente Societ\u00e0 italiana di anestesia, analgesia, rianimazione e terapia intensiva, rappresentante di Siaarti in Fism, Federazione societ\u00e0 medico scientifiche italiane, all'Adnkronos Salute in occasione di 'L'Ai Week', la fiera europea dedicata all'intelligenza artificiale in corso a Rho-Fiera Milano.\u00a0La stratificazione del rischio clinico sul singolo paziente "ci permette anche di poter ottimizzare tutto il periodo perioperatorio, quel periodo che va dal prericovero al periodo intraoperatorio e nel postoperatorio – spiega Bignami – sia dal punto di vista clinico sia organizzativo. Questo per noi \u00e8 molto importante", specie "in un periodo di risorse limitate e che, comunque, non vanno sprecate. Ci sono infatti strumenti di intelligenza artificiale – aggiunge – che ci permettono di capire quale sar\u00e0 il paziente che avr\u00e0 le complicanze principali, per esempio l'insufficienza renale acuta, l'insufficienza di altri organi specifici o la necessit\u00e0 di terapia intensiva: questo ci permette prevenire il fatto che accadano. Ci sono poi strumenti organizzativi che fanno in modo di poter usare in modo concreto e appieno tutte le risorse a disposizione dei nostri pazienti. Per esempio nella sala operatoria, che \u00e8 un ambiente molto costoso e ad alta performance – sottolinea la presidente Siaarti – l'intelligenza artificiale ci aiuta" a sfruttare al meglio ogni aspetto.\u00a0—salutewebinfo@adnkronos.com (Web Info)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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