Il progetto "PRediction Of Clinical Evolution Sequence System", indicato in seguito con PROCESS, ha come scopo generale quello di sviluppare un modello statistico in grado di predire lo sviluppo delle insufficienze d'organo nel paziente critico. Il modello ha l'obiettivo di elevare la qualità dell' assistenza fornendo al medico indicazioni oggettive e valide sull' evoluzione clinica del singolo paziente nello specifico contesto sanitario in cui si trova. Oltre ad ottenere la predizione probabilistica dell' evoluzione dello scenario indagato, il potenziale utilizzatore (medico specialista) potrà effettuare simulazioni che prevedano ipotesi di scelte terapeutiche o cambiamenti organizzativi valutandone immediatamente gli esiti. Il sistema inverte il consueto modo di operare le scelte in ambito sanitario: anziché prendere in considerazione a posteriori, da studi già effettuati, gli effetti di determinati trattamenti e/o scelte organizzative su una popolazione di riferimento, il sistema proposto, considerando a priori le caratteristiche del singolo individuo e dello specifico contesto nel quale si intende operare, potrà fornire una predizione degli effetti che determinate scelte possano determinare su un determinato paziente, evitando conseguenze prevedibilmente dannose o poco fruttuose. Il sistema in sé prevede da un modello di analisi statistica di predittività dinamica, indicatori di insufficienza d'organo già ampiamente validati ed una banca dati pregressa in continuo aggiornamento.
Il progetto verrà realizzato in sei fasi corrispondenti al raggiungimento di altrettanti obiettivi:
1. Analisi di dati in nostro possesso mediante modelli statistici dinamici di predizione
2. Confronto dei modelli sulle capacità predittive e verifica efficienza dei modelli
3. Individuazione di fattori individuali
4. Raccolta dati prospettica su pazienti critici
5. Validazione e correzione del modello
6.Stesura lavori scientifici per pubblicazioni su riviste internazionali
La ricerca è innovativa in quanto si pone l'obiettivo di invertire il consueto modo di operare le scelte mediche in ambito sanitario: anziché prendere in considerazione, a posteriori e su una popolazione di riferimento, gli effetti di determinati trattamenti e/o scelte organizzative, il sistema proposto, considera la funzionalità degli organi e lo stato di salute del singolo individuo nel contesto in cui esso è collocato, e fornisce una predizione dell' evoluzione clinica e funzionale degli organi dando indicazioni sugli effetti che determinate scelte possano determinare. In tale modo si avrà a disposizione uno strumento che permette di personalizzare le scelte diagnostico-terapeutiche simulandone gli effetti, evitando nel contempo conseguenze prevedibilmente dannose o poco fruttuose.
La realizzazione di questo progetto porterà ad un avanzamento della ricerca già intrapresa in questo settore dal nostro gruppo di ricerca (Sandri M, Berchialla P, Baldi I, Gregori D, De Blasi RA. Dynamic Bayesian Networks to predict sequences of organ failures in patients admitted to ICU - Journal of Biomedical Informatics 2014, 48:106-113) mediante l' integrazione del metodo individuato con altro sistema di predizione (network modeling) e la sua validazione con l' estesa applicazione su popolazioni di pazienti in area critica.
Il sistema nel suo sviluppo e validazione potrà guidare e facilitare il percorso diagnostico-terapeutico ed organizzativo nell' area critica mediante una complessa analisi multifattoriale evitando scelte potenzialmente infruttuose o dannose.