Il ruolo dell'intelligenza artificiale nell'ottimizzazione del dispatch nell'arresto cardiaco extraospedaliero

Background: L’arresto cardiaco extraospedaliero rappresenta una delle emergenze mediche più critiche, caratterizzata tutt’ora da un’elevata mortalità e da una bassa percentuale di intervento tempestivo. La rapidità di riconoscimento e di intervento sono fondamentali per aumentare la probabilità di sopravvivenza. Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha dimostrato buone potenzialità significative nel miglioramento della risposta agli arresti cardiaci, sia attraverso il riconoscimento precoce delle emergenze sia nella gestione delle manovre di rianimazione cardiopolmonare (RCP), inserendosi nei vari step della Catena della Sopravvivenza dell’AHA (American Heart Association). Obiettivo: Questa ricerca ha come obiettivo quello di esplorare in letteratura le nuove strategie emergenti che si servono dell’intelligenza artificiale per ottimizzare il processo di dispatch, con lo scopo di migliorarne l’efficacia. Materiali e metodi: E’ stata condotta una revisione di letteratura il quale quesito di ricerca a cui si è voluto dare una risposta è il seguente: come l’intelligenza artificiale può migliorare il dispatch di un arresto cardiaco extraospedaliero? Sono state create le stringhe di ricerca, grazie al metodo PICO. Sono state consultate le banche dati Pubmed e Cinahl, focalizzandosi su articoli pubblicati tra il 2019 e il 2024, utilizzando MeSh e parole chiave libere relative all’IA e all’arresto cardiaco. I criteri di inclusione ed esclusione hanno guidato la selezione di 30 articoli pertinenti a due aree principali: il riconoscimento precoce dell’arresto cardiaco e il miglioramento delle manovre RCP. Risultati: Dall’analisi di 30 articoli selezionati, è emerso che l’IA può migliorare il riconoscimento dell’arresto cardiaco attraverso sistemi di machine learning e analisi del linguaggio; dispositivi indossabili e sistemi di sorveglianza pubblica possono allertare i soccorsi in modo proattivo. Inoltre, l’uso di droni per la distribuzione dei defibrillatori esterni, videochiamate per fornire istruzioni in tempo reale, onde radio direttamente nelle case, l’evoluzione degli autoparlanti digitali domestici nel riconoscimento del respiro agonico e dispositivi automatizzati per le manovre RCP sono risultati promettenti nel migliorare l’efficacia e la rapidità degli interventi. Conclusioni: l’IA ha il potenziale di trasformare la gestione degli arresti cardiaci extraospedalieri, incrementando la capacità di riconoscimento precoce e ottimizzando la qualità delle manovre di rianimazione. L’integrazione di codeste tecnologie nei sistemi di emergenza potrebbe portare a un significativo aumento dei tassi di sopravvivenza. È essenziale continuare la ricerca in questo ambito per sviluppare metodologie pratiche e sicure, non tralasciando le sfide etiche legate all’implementazione dell’IA nella pratica clinica.