Facciamo le analisi del sangue. Il medico dice che è tutto nella norma. Torniamo a casa.
Nessuno però ci ha detto che uno di quei valori era più alto del 15% rispetto a un anno prima. E del 30% rispetto a due anni prima. È ancora dentro l’intervallo “normale”, quindi niente segnalazione, niente telefonata, nessun controllo. Ma si sta muovendo. E conta più la direzione in cui si muove del punto in cui si trova oggi.
Tutti i sistemi clinici oggi in uso funzionano allo stesso modo. Questo valore sta sopra o sotto una soglia? Sì o no. Tutta l’infrastruttura della sanità moderna è costruita per rispondere a questa domanda. Ed è la domanda sbagliata.
La domanda che conta
Lo stesso giorno, una creatinina di 1,4 compare in due cartelle.
Diciotto mesi fa il primo paziente aveva 0,9. Poi 1,0. Poi 1,2. Ora 1,4. Se si prolunga la curva, questo paziente si avvia verso la malattia renale entro un anno. Ma 1,4 è sotto la soglia di allerta. Non scatta nessun allarme. La visita si chiude con “ripetere tra tre mesi”.
Il secondo paziente è fermo a 1,4 da tre anni. Stabile. Seguito. Ordinaria amministrazione.
Stesso numero. Un paziente è nei guai. L’altro sta bene. Nessun sistema oggi in uso nella pratica clinica sa distinguerli. Non Epic. Non Cerner. Nessuno degli strumenti di IA costruiti su di essi. Vedono tutti 1,4 e si pongono la stessa domanda: è sopra la soglia?
La domanda giusta è un’altra: da dove viene, dove sta andando, e con quale velocità?
Ogni medico lo sa. Ogni sistema lo ignora.
Quando visitavo, i clinici migliori con cui ho lavorato facevano qualcosa che la cartella elettronica non sapeva fare per loro. Andavano a ripescare gli esami vecchi e tracciavano l’andamento su un foglietto. Tenevano a mente tre anni di valori e ragionavano sulla direzione. Non si chiedevano “questo valore è normale?”. Si chiedevano “questo paziente sta cambiando?”.
Su questo ragionamento si fonda la buona medicina clinica. Eppure nessun sistema clinico di larga diffusione lo riproduce. La cartella elettronica è nata per documentare le visite ai fini della fatturazione. Gli alert sono nati per controllare le soglie. Gli strumenti di IA sono stati costruiti sopra quegli stessi sistemi a soglia. Strato dopo strato di tecnologia, e la domanda clinica più elementare resta senza risposta: questo paziente, nel tempo, sta migliorando o peggiorando?
Il prezzo di non leggere le traiettorie
Negli Stati Uniti 37 milioni di adulti hanno una malattia renale cronica. Il 90% non lo sa.
Non è che manchino i dati. La loro creatinina si sposta lentamente da anni, visibile in cartella, vista a ogni visita, archiviata e dimenticata. Presa per tempo, la malattia renale cronica si gestisce con 2.000-5.000 dollari l’anno. Presa tardi, costa 90.000 dollari l’anno di dialisi. Tra i due esiti c’è una sola differenza: se qualcuno stava leggendo la traiettoria.
Lo stesso schema si ripete nel diabete, nello scompenso cardiaco, nella BPCO, nell’ipertensione. Anni di deriva rilevabile, invisibile a sistemi che si chiedono soltanto se il valore di oggi superi una soglia.
Perché nessun altro lo fa
Quasi tutta l’IA clinica viene addestrata su istantanee. Una visita. Un prelievo. Un singolo momento. Il modello impara a classificare quel momento come ad alto o a basso rischio. Vede la creatinina di oggi, 1,4. Non ha idea di quanto fosse diciotto mesi fa.
Da un’istantanea non si legge una traiettoria. Da un solo punto non si coglie una deriva lenta. Lo impedisce l’architettura stessa. Aggiungere dati a un modello a istantanee non risolve il problema. Nemmeno ingrandire il modello. Deve cambiare il modo in cui il paziente viene rappresentato. Il tempo deve diventare la dimensione principale, non un’aggiunta a posteriori.
È questo che distingue Chroneme da tutto ciò che c’è sul mercato. Non un algoritmo migliore applicato agli stessi dati, ma un modo radicalmente diverso di rappresentare la salute. Il paziente esiste come un segnale continuo, lungo gli anni e attraverso i diversi curanti, non come una serie di visite scollegate. Il sistema legge come le cose cambiano insieme nel tempo e riconosce quando una traiettoria va in una direzione che richiede attenzione.
Che cosa significa in pratica
Il primo paziente viene segnalato. Il secondo no. Stessa creatinina. Traiettorie diverse. Raccomandazioni diverse.
Chroneme lo stiamo costruendo proprio per cogliere cambiamenti di questo tipo. Lo stiamo validando secondo un protocollo preregistrato e pubblicheremo quello che troveremo, compresi i punti in cui non è all’altezza.
I cambiamenti che contano per primi raramente sono quelli eclatanti. Sono le derive lente. Una creatinina che sale di 0,1 a trimestre. Una frequenza cardiaca di base che sale di qualche battito al mese. Una saturazione che cala piano, settimana dopo settimana. Andamenti che nessun singolo valore farebbe mai scattare. Andamenti a cui i sistemi a soglia sono ciechi per costruzione.
È lì che si gioca la prossima generazione dell’intelligenza clinica. Non nell’intercettare le emergenze. Nell’intercettare le emergenze lente prima che diventino rapide.
Fonti: i dati sulla prevalenza della malattia renale cronica sono della National Kidney Foundation.