L'Intelligenza Artificiale in ambito diabetologico: nuove prospettive del Chronic Care Model

Introduzione: Le patologie croniche rappresentano una delle principali sfide per tutti i Sistemi sanitari e comportano un significativo impatto, tanto in termini epidemiologici quanto in termini economici. In particolare, il diabete mellito rappresenta uno dei maggiori problemi sanitari dovuto alle complicanze della malattia e, altresì, all’inappropriatezza delle prestazioni, alla scarsa aderenza alla terapia, ai ricoveri inappropriati e\o evitabili, alle difficoltà d’accesso ai servizi e alla mancata gestione integrata del paziente diabetico. Dette criticità implicano un inevitabile ripensamento dei modelli specifici di approccio sanitario, reso possibile, inoltre, dalla nascita di nuove tecnologie digitali e dall’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale in campo medico. Obiettivo: L’obiettivo della tesi è un’analisi sistematica dei nuovi sistemi di Intelligenza Artificiale in ambito diabetologico, i quali mirano ad un incremento dell’aderenza terapeutica del paziente affetto da diabete al fine di poter migliorare la qualità della vita e facilitare la gestione della malattia stessa. L’analisi è condotta in un’ottica prospettica di implementazione del modello assistenziale Chronic Care Model. Materiali e metodi: La ricerca è stata condotta tramite revisione sistematica della letteratura medica relativa al periodo 2003-2023, a partire dalle principali banche dati, quali Pubmed, Chinal e Elsevier Sciencedirect, ampliando la ricerca attraverso siti internet. Il quesito di ricerca è stato formulato secondo la metodologia PICO. Risultati: L’analisi condotta ha evidenziato la crescente prototipazione e sviluppo di nuovi strumenti di Digital Health, i quali ampliano notevolmente l’impatto delle tecnologie attive in ambito sanitario, con particolare riguardo all’ambito diabetologico. Dette tecnologie digitali, implementate da sistemi di Intelligenza Artificiale, hanno come obiettivo la diagnosi, il trattamento, il monitoraggio, il mantenimento in salute e il supporto agli stili di vita sani. La revisione sistematica ha interessato, altresì, i modelli specifici di approccio sanitario, da cui emerge la necessaria applicazione di modelli di cura “pro-attiva” e, in particolare, l’attuazione del modello assistenziale Chronic Care Model. Conclusione: La crescente diffusione della patologia diabetica induce ad un approfondimento delle tecnologie in campo, sia in termini di ricerca sia in termini clinici ed assistenziali. La convivenza con questa patologia rende, dunque, necessaria l’adozione di comportamenti di auto-cura, che grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale ne permette di prevenire le complicanze ad essa legate. Il modello assistenziale Chronic Care Model garantisce una relazione proattiva operatore-paziente permettendo al sistema sanitario di passare dal concetto di sanità d’attesa - e quindi di cura della malattia - ad un concetto di sanità di iniziativa - e quindi di prevenzione e formazione del paziente e dei caregivers. Parole chiave: “Artificial Intelligence", "Diabetes management”, “Diabetes mellitus”, “Machine learning”, “Deep learning”, “Blood glucose”, "Healthcare", “Chronic Care Model”.