Un sistema di supporto decisionale clinico (CDSS) è un’applicazione che analizza i dati per aiutare gli operatori sanitari a prendere decisioni e migliorare la cura del paziente. È una variazione del sistema di supporto decisionale (DSS) comunemente usato per sostenere la gestione aziendale. Un CDSS si concentra sull’uso della gestione della conoscenza per ottenere consigli clinici basati su più fattori di dati relativi al paziente. I sistemi di supporto decisionale clinico permettono flussi di lavoro integrati, forniscono assistenza al momento della cura e offrono raccomandazioni sul piano di cura.
Quando si usano i sistemi di supporto decisionale clinico, il data mining può essere condotto per esaminare la storia medica di un paziente insieme alla ricerca clinica rilevante. Tale analisi può quindi aiutare a prevedere potenziali eventi, come le interazioni farmacologiche, o segnalare i sintomi della malattia.
Scopo del CDSS
Lo scopo di un sistema di supporto decisionale clinico è quello di assistere i fornitori di assistenza sanitaria, consentendo un’analisi dei dati del paziente e utilizzando tali informazioni per aiutare nella formulazione di una diagnosi. Un CDSS offre informazioni ai medici e ai fornitori di cure primarie per migliorare la qualità delle cure che i loro pazienti ricevono.
Gli strumenti CDSS possono, per esempio, offrire promemoria per le cure preventive, dare avvisi sulle interazioni farmacologiche potenzialmente pericolose e avvisare i medici di possibili test ridondanti a cui il loro paziente è stato programmato. Come tale, l’uso di un CDSS può abbassare i costi e aumentare l’efficienza.
Alcuni fornitori utilizzano un CDSS per segnalare i pazienti che sono stati diagnosticati impropriamente o che hanno mancato o hanno ricevuto un dosaggio sbagliato di farmaci. Questi errori vengono aggiunti agli elenchi dei problemi e sono inclusi nei rapporti di gestione della salute della popolazione (PHM) che possono servire come base per iniziative di miglioramento.
Perché gli operatori sanitari usano un CDSS
I medici usano un CDSS per diagnosticare e migliorare la cura eliminando i test non necessari, aumentando la sicurezza del paziente ed evitando complicazioni potenzialmente pericolose e costose.
L’uso dei sistemi di supporto decisionale clinico è aumentato dopo il passaggio dell’HITECH Act (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act), che ha stabilito che i fornitori dovevano dimostrare l’uso significativo dell’informatica sanitaria entro il 2015 o affrontare una riduzione dei rimborsi Medicare l’anno successivo.
La piattaforma di coordinamento delle cure di Twine Health aiuta il processo decisionale clinico
Nell’ambito dell’uso significativo, i fornitori devono implementare una regola di supporto alle decisioni cliniche, compresa l’ordinazione di test diagnostici e la capacità di monitorare la conformità con tale regola. Questa regola, inoltre, dovrebbe applicarsi a una specialità o a una condizione di alta priorità.
Alcuni medici potrebbero preferire evitare di consultare eccessivamente il loro CDSS – invece, affidandosi alla loro esperienza professionale per determinare il miglior corso della cura.
Basato sulla conoscenza vs. non basato sulla conoscenza
Ci sono due tipi principali di sistemi di supporto decisionale clinico. Un tipo di CDSS, che usa una base di conoscenza, applica le regole ai dati del paziente usando un motore di inferenza e poi visualizza i risultati. La maggior parte dei CDSS basati sulla conoscenza consiste in un archivio di dati, un motore di inferenza e un meccanismo di comunicazione, e comunemente operano in base a regole if-then.
Per esempio, se il CDSS basato sulla conoscenza sta cercando di valutare le potenziali interazioni tra farmaci, allora una regola potrebbe essere che se viene assunto il farmaco A e viene prescritto il farmaco B, allora dovrebbe essere emesso un avviso.
Un CDSS senza una base di conoscenza, d’altra parte, si basa sull’apprendimento automatico per analizzare i dati clinici. Un esempio di un CDSS non basato sulla conoscenza è una rete neurale artificiale, che impara come eseguire certi compiti considerando esempi specifici, di solito senza essere programmata con regole if-then o altre regole specifiche. La rete neurale artificiale invece analizza i modelli trovati nei dati dei pazienti per determinare le relazioni tra i sintomi e una diagnosi.
CPOE con sistemi di supporto decisionale clinico
Computerized physician order entry (CPOE) si riferisce a una varietà di sistemi per automatizzare il processo di ordinazione dei farmaci. I CPOE assicurano ordini leggibili e completi accettandoli solo in un formato standardizzato, e i sistemi CPOE possono interfacciarsi con i CDSS, migliorando ulteriormente l’efficacia e la sicurezza della cura del paziente.
Per l’analisi delle informazioni di un paziente, i sistemi di supporto decisionale clinico possono dare suggerimenti su dosi e frequenze dei farmaci ed eseguire controlli sulle allergie ai farmaci, fornendo anche linee guida e promemoria riguardanti ordini di prescrizione corollari – ad es,
I sistemi di supporto decisionale clinico e le cartelle cliniche elettroniche (EHR) sono spesso integrati per semplificare i flussi di lavoro e fare uso dei set di dati esistenti. C’è un numero crescente di funzioni CDSS che sono integrate nei sistemi EHR. Prima di acquistare un CDSS stand-alone, i fornitori dovrebbero pianificare ed eliminare qualsiasi allarme di sovrapposizione che potrebbe creare mentre lavora accanto ai loro sistemi EHR.
Benefici e svantaggi di un CDSS
Nonostante i benefici, ci sono anche dei contro nell’implementazione dei sistemi di supporto alle decisioni cliniche. La prima sfida è che un CDSS deve integrarsi con il flusso di lavoro clinico di un’organizzazione sanitaria, che spesso è già complesso. Alcuni sistemi di supporto decisionale clinico sono prodotti stand-alone che mancano di interoperabilità con il software di reporting e EHR. Inoltre, il numero di ricerche cliniche e studi medici che vengono pubblicati su base continua rende difficile incorporare i dati risultanti nei CDSS in modo tempestivo. Inoltre, l’incorporazione di grandi quantità di dati nei sistemi esistenti mette a dura prova la manutenzione delle applicazioni e delle infrastrutture.
Un altro potenziale problema con un CDSS è la stanchezza da allerta per i medici. Gli avvisi innescati da un CDSS possono sopraffare i curanti che ricevono anche messaggi da altri sistemi tecnologici. Uno studio sull’efficacia di un CDSS, commissionato dall’Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ), ha concluso che l’uso improprio di un CDSS può essere più dannoso del non impiegare affatto un CDSS.