top of page
< Back
Early Warning: indicatori precoci di allerta di un evento identificabile come potenziale maxi-emergenza

Alessia Lagomarsini

3467699974

Introduzione: con maxi-emergenza si identifica un evento complesso, inatteso che coinvolga contemporaneamente un numero elevato di vittime in un unico target e che comporti un improvviso e temporaneo squilibrio tra le richieste di soccorso e le risorse disponibili.

In un contesto complesso l’improvvisazione predispone all’errore e genera caos tale per cui, l’unico metodo efficace e applicabile è il Metodo Scientifico, capace di ingegnerizzare il processo dal primo anello: l’intercettazione di un rischio potenziale.

Deve seguire una rapida e coordinata attivazione della macchina dei soccorsi perché nel momento in cui si ha contezza dell’evento, il sistema non dispone delle risorse necessarie per una sua corretta gestione e potrebbe derivarne una tardiva attivazione delle risorse implementabili.

Il presente studio osservazionale ha analizzato 105 eventi rilevati dalla Centrale Unica di Risposta 112 Regione Toscana in un periodo di 12 mesi con l’obiettivo di indentificare indicatori predittivi di maxi-emergenza e sviluppare un sistema di intelligenza artificiale di supporto decisionale.

Materiali e metodi: CUR 112 Regione Toscana, 90 Operatori Tecnici (OT), 2 Ingegneri sistemisti, consulenza scientifica dell’associazione SISMAX. I dati sono stati analizzati da 4 Ingegneri specializzati in data analysis.

Primo step dello studio è stata la formazione diversificata tra l’Operatore Tecnico (OT) e il Referente Turno (RT), successivamente l’adozione del sistema Early Warning declinato in una procedura specifica di sala:

L’OT individuati specifici indicatori predittivi di una potenziale maxi-emergenza, completa la scheda contatto, inserisce il tag “maxi-emergenza” (valore predittivo di tipo qualitativo). L’RT, avvertito, esegue una rivalutazione dell’evento, riascolta la fonia e contatta con messaggistica/chiamata vocale il Reperibile SOC Maxi-emergenze, il quale, se necessario attiverà il “Piano Aziendale per la gestione degli eventi di Maxi-emergenza”.

Terzo step: l’oggettivazione Early Warning tramite implementazione dell’alert con sistemi di intelligenza artificiale che segnalino all’RT un potenziale maxi-evento, corredando l’informazione con grado di confidenza e di gravità dell’alert generato. Sono stati analizzati 105 casi in 12 mesi, ricercando un’anomalia dei dati rispetto allo storico della stessa area geografica. I test su numerosi algoritmi ne hanno rilevati 3 più significativi nella capacità predittiva di un maxi-evento.

Risultati: Tre algoritmi sono risultati significativi nell’intercettazione di un potenziale maxi-evento con un valore predittivo positivo dell’87%.

Questi hanno dimostrato capacità di supporto in real time e capacità di autoapprendimento. (Fig 1.)

Conclusioni: Early Warning, attraverso la pianificazione permette l’intercettazione precoce di un evento potenzialmente evolutivo e un’attivazione preventiva dei soccorsi.

La CUR è in grado, attraverso l’identificazione di indicatori oggettivi, di attivare un Early Warning su scenari potenzialmente evolutivi in modo da anticipare la valutazione dello stato di rischio di una specifica richiesta di soccorso.

L’ausilio di sistemi computer aid permette di ottimizzare la velocità di rilevazione e la sensibilità degli alert generati risultando una maggiore oggettivazione del sistema di anticipazione tramite un riconoscimento automatizzato degli indicatori di maxi-emergenza.

Obiettivi futuri: analisi del parlato con individuazione di parole trigger (es. esplosione); analisi real time di social network e notizie online, analisi preventiva sistema di allerte

Early Warning: indicatori precoci di allerta di un evento identificabile come potenziale maxi-emergenza

Poster

Medicina d'urgenza

bottom of page