Dopo oltre un anno di attività, il progetto AllPrevent raggiunge nel 2026 una tappa fondamentale nel suo obiettivo di anticipare gravi complicazioni nei pazienti affetti da malattie croniche, in particolare nel campo della nefrologia. La nostra iniziativa, in collaborazione diretta con l' Ospedale Universitario Príncipe de Asturias, sta già contribuendo a migliorare il monitoraggio clinico di oltre 400 pazienti.
In occasione di questa nuova fase del progetto, la rivista specializzata Redacción Médica ha intervistato due dei principali responsabili clinici: Diego Rodríguez Puyol, primario di Nefrologia e ricercatore principale, e María Ángeles Gómez González, direttrice del Servizio di Infermieristica. Le loro testimonianze consentono di comprendere come AllPrevent stia trasformando l'assistenza quotidiana ai pazienti cronici all'interno dell'ospedale.
Due pilastri: dispositivi indossabili e piattaforma di gestione dei pazienti cronici
AllPrevent si articola attorno a due elementi chiave forniti da Intelligent Data S.L.: dispositivi indossabili e la piattaforma tecnologica AllPrevent. Gli smartwatch consentono il monitoraggio continuo dei parametri vitali, informazioni che vengono combinate con i parametri clinici ottenuti dalle macchine per dialisi. Tutto ciò è integrato in una piattaforma di gestione dei pazienti cronici progettata specificamente per l'analisi clinica e il monitoraggio longitudinale.
«I dispositivi indossabili misurano i parametri vitali dei pazienti. A ciò aggiungiamo tutti i parametri della macchina per dialisi, insieme a una piattaforma di gestione dei pazienti cronici che abbiamo creato dal gruppo di ricerca», spiega Gómez González nell'intervista.
Ascoltare il paziente: salute percepita e partecipazione attiva
Il sistema incorpora inoltre un approccio particolarmente rilevante: la percezione soggettiva del paziente stesso. Attraverso un'interfaccia visiva basata su icone, l'utente può comunicare in modo semplice sintomi quali vertigini, crampi o altri disturbi comuni.
Questo sistema riduce le barriere comunicative e favorisce un maggiore coinvolgimento del paziente nella propria cura. «Sulla base di queste informazioni, gli infermieri possono, in modo molto delicato, indagare su cosa sta succedendo al paziente e prestargli maggiore attenzione», sottolinea Gómez González. Il risultato è un rapporto più stretto, continuo e umano tra il paziente e il team sanitario.
Intelligenza artificiale per anticipare eventi gravi
Tutte le informazioni raccolte vengono analizzate tramite intelligenza artificiale, consentendo di generare avvisi preventivi basati su modelli predittivi. Secondo Rodríguez Puyol, l'obiettivo è quello di rilevare cambiamenti sottili con diversi giorni di anticipo:
«Cerchiamo di prevedere con circa tre giorni di anticipo qualsiasi cambiamento che il paziente potrebbe subire per prevenire un evento grave, dal possibile ricovero ospedaliero fino, in casi estremi, al decesso».
Questo approccio rappresenta un cambiamento di paradigma nella gestione dei pazienti cronici complessi, passando da un'assistenza reattiva a un modello preventivo e proattivo.
Oltre la malattia: una visione olistica dell'assistenza
Uno degli aspetti più rilevanti del progetto è il suo carattere olistico. AllPrevent non si limita al controllo tecnico della dialisi, ma integra il fattore umano come parte essenziale del trattamento.
«Si tratta di una malattia molto grave e molto fastidiosa, che colpisce a tutti i livelli: sociale, familiare e personale. I pazienti devono modificare la loro alimentazione, le loro abitudini e il loro modo di viaggiare», sottolinea Gómez González.
In questo contesto, uno dei progressi più significativi del progetto è la sensazione di sicurezza e accompagnamento che provano i pazienti, sapendo che il loro stato di salute viene monitorato costantemente.
Risultati preliminari e proiezioni future
Sebbene lo studio sia ancora in fase di raccolta dati e i risultati preliminari non siano attesi prima di maggio, si osservano già indizi di correlazione tra la percezione soggettiva del paziente e la successiva comparsa di eventi clinici.
«Affinché questi metodi su larga scala abbiano valore, abbiamo bisogno di una popolazione ampia e di un numero sufficiente di eventi clinici. Questo è ciò che ci darà potere statistico», spiega Rodríguez Puyol.
Se i risultati confermeranno le aspettative, AllPrevent potrebbe trasformare la pratica clinica quotidiana. Lo stesso ricercatore lo illustra con un esempio chiaro: se il sistema rileva un modello di rischio, il medico riceve un avviso e può contattare il paziente per valutare la situazione e applicare immediatamente misure preventive.
Durante l'intervista, Redacción Médica suggerisce la possibilità di estendere il progetto ad altri ospedali e persino al Sistema Sanitario Nazionale (SSN). Un obiettivo ambizioso che, se dimostrasse la sua efficacia, potrebbe migliorare significativamente la qualità della vita dei pazienti cronici e ottimizzare le risorse sanitarie.
«Il trattamento di queste patologie consuma circa il 5% della spesa sanitaria», ricorda Rodríguez Puyol. Ridurre i ricoveri ospedalieri e le complicanze avrebbe un impatto non solo clinico, ma anche economico.
Da Intelligent Data, AllPrevent rappresenta un chiaro esempio di come la tecnologia sanitaria, applicata con rigore clinico e visione umana, possa contribuire a costruire un modello di assistenza più preventivo, efficiente e incentrato sulle persone.