Uno studio proof-of-concept pubblicato su Scientific Reports dimostra che un modello di intelligenza artificiale basato su Natural Language Processing (NLP) può analizzare le cartelle cliniche elettroniche per individuare automaticamente le infezioni superficiali del sito chirurgico (SSSI) su larga scala.
I ricercatori hanno esaminato i dati di 765.962 interventi chirurgici effettuati in 18 ospedali danesi tra il 2016 e il 2021, identificando 14.018 infezioni e mettendo in relazione la loro comparsa con il rispetto della profilassi antibiotica preoperatoria.
Il sistema ha inoltre mostrato come sia possibile rilevare rapidamente anomalie temporali (“hotspot”) e supportare analisi sulle cause, evidenziando ad esempio una significativa riduzione del rischio di infezione nelle laparotomie quando gli antibiotici vengono somministrati nei tempi raccomandati.
Gli autori sottolineano che si tratta di uno studio osservazionale e di prova di concetto: l’obiettivo non è dimostrare un rapporto causale, ma mostrare come l’AI possa affiancare o superare gli attuali sistemi di sorveglianza manuale e basati sulla codifica amministrativa, che spesso sottostimano le complicanze post-operatorie.
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https://www.nature.com/articles/s41598-026-64116-4

