Identificare e interrompere le vie di trasmissione delle infezioni negli ospedali

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Gli ospedali sono talvolta diventati centri di infezione durante la pandemia di Covid. I ricercatori del Politecnico di Zurigo, dell’EPFL e della Fondazione ISI stanno sviluppando un sistema di tracciamento delle strutture sanitarie in grado di identificare i rischi di infezione. I primi test in Svizzera e in Africa ne dimostrano il potenziale.

Le infezioni contratte in ospedale sono un problema importante. "Durante la pandemia di Covid, le infezioni si sono verificate spesso negli ospedali. Questo non solo ha messo a rischio i pazienti indeboliti, ma molte strutture hanno avuto anche grossi problemi di personale perché numerosi dipendenti si sono ammalati contemporaneamente", spiega Onicio Batista Leal Neto.

Fino a poco tempo fa, Leal Neto era ricercatore senior presso il Systems Security Group del Dipartimento di Informatica del Politecnico di Zurigo e ora è entrato a far parte dell’Università dell’Arizona come assistente ricercatore esterno per il call_made di epidemiologia digitale. Insieme ad altri ricercatori ha voluto scoprire come riconoscere meglio i focolai di infezione e come prevenirne la diffusione. Per poter spezzare le catene di infezione in modo mirato, è necessario conoscere le interazioni tra le persone. La rete sociale di una persona rivela le possibili modalità di diffusione di un’infezione.

L’accuratezza della misurazione migliora la prevenzione

Nell’ambito del progetto "Wearable Proximity Platform", informatici ed epidemiologi del Politecnico di Zurigo, dell’EPFL, della Fondazione ISI e dello spin-off del Politecnico di Zurigo 3db Access hanno sviluppato un sistema di tracciamento della prossimità, ovvero un "sistema di misurazione della distanza" in grado di misurare la distanza e la prossimità tra le persone per valutare il rischio di infezione, in particolare in ambiente ospedaliero. Il fulcro tecnologico del sistema è costituito da speciali badge. Questi funzionano combinando la tecnologia radio UWB (banda ultralarga) di 3db Access con il software integrato e le competenze della collaborazione SocioPatterns, guidata dalla Fondazione ISI. ISI è un centro di ricerca europeo interdisciplinare vicino a Torino. Negli ultimi dieci anni, questa collaborazione ha studiato la prossimità delle reti umane in numerosi contesti rilevanti per la diffusione delle malattie infettive, tra cui scuole, ospedali, luoghi di ritrovo e aree rurali povere di risorse in tutto il mondo.

"Una misurazione più accurata della distanza potrebbe fare la differenza nell’individuazione delle reti di infezione. Se non per la COVID, almeno per molte altre malattie", spiega Leal Neto. Durante la pandemia COVID-19, ad esempio, è stato rilevato che un’infezione da coronavirus ha un’alta probabilità di essere trasmessa se l’incontro dura almeno 15 minuti e avviene a una distanza inferiore a 150 centimetri. Come l’applicazione SwissCovid durante la pandemia, il nuovo sistema ha quindi il potenziale per riconoscere meglio le catene di infezione in base alla durata e alla distanza dei contatti.

Ifattori culturali sono cruciali

Il team di ricerca ha testato il suo approccio in vari ambienti, tra cui un ospedale cantonale svizzero, strutture sanitarie in Africa e due villaggi in Kenya e Costa d’Avorio.

Tuttavia, la tecnologia e le sue possibilità sono solo un aspetto del sistema, il contesto è un altro. "La comprensione dell’ambiente culturale è altrettanto importante per il successo di un’applicazione di questo tipo", afferma Leal Neto, che ha lavorato a numerosi progetti in collaborazione con il SocioPatterns Group, anche in Brasile e in Malawi. I dati forniti dal sistema devono essere interpretati in modo diverso a seconda delle circostanze. Un aspetto da considerare è il modo in cui vengono indossati i sensori. Gli indumenti in tessuto spesso, ad esempio, possono compromettere la qualità del segnale. Tenendo presente questo aspetto, Leal Neto e il team di ricerca hanno già messo alla prova il sistema in una fase iniziale, con test pratici iniziali in Svizzera, Kenya e Costa d’Avorio.

Riconoscere le situazioni di rischio

In Svizzera, quasi tutti i 40 dipendenti dell’ambulatorio della Clinica di Malattie Infettive dell’Ospedale Cantonale di San Gallo - dal personale infermieristico alle équipe mediche fino all’amministrazione - sono stati dotati dei badge per un giorno lavorativo. Inoltre, sono stati installati quattro sensori permanenti alla macchina del caffè, nella sala d’aspetto e sui dispenser per l’igiene delle mani in due stanze dei pazienti. "Sebbene il sistema sia ancora agli inizi, i primi risultati sono già molto interessanti. Applicazioni come questa hanno un grande potenziale negli ospedali", afferma Philipp Kohler. Egli è responsabile dello studio in qualità di medico senior dell’ospedale cantonale.

Negli ospedali, tali sistemi consentono una prevenzione molto più efficace. "Se sappiamo dove e in quali circostanze avvengono i contatti ad alto rischio, possiamo, ad esempio, introdurre l’obbligo della maschera in determinate situazioni", spiega Kohler. Inoltre, si potrebbero studiare gli effetti di diversi tipi di maschere o di procedure di igienizzazione delle mani sul tasso di infezione.

Unasfida per le comunità dei villaggi

In Kenya e in Costa d’Avorio, il team di ricerca ha collaborato con due organizzazioni partner locali per effettuare i test nelle aree rurali. Si tratta del Centre Suisse de Recherches Scientifiques (CSRS) in Costa d’Avorio e del Centre for Public Development (CPDH) in Kenya. Per Onicio, questa collaborazione con le organizzazioni locali è stata un passo importante: "Affinché le persone partecipino, un progetto deve incorporare il tessuto sociale locale e le norme sociali delle comunità". In totale hanno partecipato 340 dipendenti di strutture sanitarie e abitanti dei villaggi.


I risultati mostrano che il sistema funziona bene per il personale ospedaliero in Kenya e in Costa d’Avorio. Tuttavia, il sistema si è rivelato meno adatto alle comunità dei villaggi. Non hanno utilizzato i dispositivi per tutto il tempo. Per Leal Neto, i test dimostrano che quando si introducono sistemi tecnici bisogna sempre tenere conto dell’intero contesto culturale. È convinto che questo sia un problema anche per la formazione universitaria: "Per sviluppare sistemi di successo, gli studenti devono comprendere i fattori culturali che influenzano un’applicazione oltre al contesto tecnico".

È proprio questa la sua più grande motivazione: "Voglio che il mio lavoro contribuisca a far sì che anche le comunità meno servite possano beneficiare delle moderne tecnologie".

Può essere utilizzata per risparmiare energia

Per quanto riguarda l’applicazione di questa tecnologia, il team di ricerca vede due principali aree di miglioramento per il futuro. In primo luogo, i sensori utilizzano il Bluetooth Low Energy per l’identificazione reciproca. Questo permette di ridurre ulteriormente il consumo di energia, come nel caso di altre piattaforme esistenti. L’UWB, che richiede più energia, deve solo determinare la distanza esatta tra i sensori. In secondo luogo, si vuole utilizzare la tecnologia LoRa (a lungo raggio), particolarmente efficiente dal punto di vista energetico, sviluppata per l’Internet delle cose (IoT) per la trasmissione dei dati.

Collaborazione di ricerca per il bene comune

Questo progetto fa parte dell’iniziativa generale "EPFL COVID-19 Epidemiologia in tempo reale". Questa iniziativa è guidata dall’EPFL. Coinvolge anche il Dipartimento di Informatica del Politecnico di Zurigo, 3db Access, TU Delft, University College di Londra e la Fondazione ISI. L’obiettivo è quello di sviluppare un set di strumenti sicuri, open-source e rispettosi della privacy, adatti agli epidemiologi e ai professionisti della sanità pubblica. Il progetto è finanziato dalla Fondazione Botnar.

Il Dipartimento di Informatica del Politecnico di Zurigo ha svolto un ruolo chiave nello sviluppo dell’architettura della tecnologia a banda ultralarga. "La nostra ricerca nel campo della tecnologia UWB si è finora concentrata principalmente sulle applicazioni di sicurezza. Sono lieto che i nostri risultati vengano ora utilizzati anche nel contesto della prevenzione delle epidemie", afferma Srdjan Äapkun, professore di informatica al Politecnico di Zurigo.


Da parte sua, la Fondazione ISI ha sviluppato il software del sensore di bordo e la pipeline di analisi e visualizzazione dei dati. Con il parziale sostegno della Fondazione CRT, ha utilizzato l’esperienza maturata nella guida della collaborazione SocioPatterns, un’iniziativa internazionale che negli ultimi 15 anni ha condotto studi molto approfonditi sulle reti di contatto umano con sensori di prossimità e ha pubblicato serie di dati aperti che sono stati utilizzati in più di 2000 articoli scientifici. "Siamo convinti che questa tecnologia rappresenti un promettente progresso tecnico rispetto ai sensori di prossimità esistenti e che permetta di misurare con maggiore qualità i modelli di contatto in ambienti diversi e interessanti", afferma Ciro Cattuto, direttore scientifico della Fondazione ISI.

Oltre a guidare il consorzio multi-istituzionale, l’EPFL ha sviluppato il piano strategico per il dispositivo WPP, che sottolinea la sua influenza in campo tecnologico ed etico. L’EPFL ha anche contribuito con intuizioni chiave sulla valutazione delle interfacce uomo-macchina e con piani per la futura integrazione del protocollo aperto dp3t (Decentralised Privacy-Preserving Proximity Tracing), sviluppato durante la pandemia COVID-19 per consentire il tracciamento digitale dei contatti degli individui infetti. "Quando lavoravamo alle app di tracciamento dei contatti durante la pandemia, spesso dovevamo limitare i nostri progetti ai limiti imposti da Google e Apple. Con una piattaforma indipendente come il WPP, possiamo aiutare a prevenire la pandemia senza l’intervento dei giganti della tecnologia", afferma Carmela Troncoso, docente e responsabile del laboratorio SPRING dell’EPFL.