Stefan Mönk, Chief Medical Officer di CAE Healthcare, parla di come la fisiologia modellata simuli accuratamente i segni vitali dei pazienti, rendendo l’insegnamento più efficiente, sollevando gli istruttori dal monitoraggio costante e consentendo loro di impegnarsi maggiormente con i discenti.
Stefan Mönk
Il Dr. Stefan Monk è un anestesista, specialista in medicina d’urgenza, educatore e direttore che ha iniziato la sua carriera con CAE Healthcare nel 2010 Nel suo ruolo di Chief Medical Officer, Stefan collabora con autorità globali, key opinion leader (KOL) ed esperti di materia (PMI) per costruire e gestire relazioni strategiche con gli stakeholder del settore sanitario, diffondendo al contempo la consapevolezza della missione di CAE di rendere l’assistenza sanitaria più sicura.
Stefan è membro della Società tedesca di anestesia, della Società europea di anestesia, della Society in Europe for Simulation Applied to Medicine (SESAM), di cui è ex presidente, e della Society for Simulation in Healthcare (SSH).
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Gli algoritmi sono un insieme di istruzioni matematiche utilizzate per risolvere un problema o eseguire un compito.
Anche se gli algoritmi possono sembrare noiosi e sono spesso associati agli appassionati di matematica o di dati, una parte significativa delle nostre esperienze quotidiane è più piacevole grazie agli algoritmi.
Vi piace lo streaming di video? È probabile che il vostro fornitore di servizi utilizzi degli algoritmi per aiutarvi a scoprire i contenuti che vi piacciono e che altri algoritmi garantiscano uno streaming fluido.
O forse utilizzate un sistema di navigazione per orientarvi? Per la maggior parte delle persone è un sì convinto, perché trovare la strada con una mappa cartacea, ammesso che se ne trovi una, non è certo più divertente.
Il vero valore degli algoritmi sta nella loro capacità di sollevare l’utente da compiti banali, consentendogli di concentrarsi su attività più significative. Nel contesto della navigazione, si tratta di assaporare il viaggio e il paesaggio, invece di preoccuparsi di quando fare la prossima svolta a sinistra.
Approfondiamo la questione. L’algoritmo di un sistema di navigazione non si limita a capire come arrivare da un punto A a un punto B, ma è anche in grado di adattare il percorso in base ai cambiamenti dell’ambiente circostante e alle vostre decisioni di guida. Così, quando decidete di svoltare a sinistra prima del suo suggerimento, l’algoritmo sta già ricalibrando la vostra prossima mossa in base alla vostra scelta.
In sostanza, gli algoritmi sono preziosi perché ci permettono di concentrarci su ciò che ci interessa veramente. Anche se non vi interessano i meccanismi interni, tutto ciò che vi serve è sapere come raggiungere la vostra destinazione. Per garantire un’esperienza positiva all’utente, è fondamentale disporre di un algoritmo facile da usare, che svolga efficacemente il suo compito e fornisca i risultati desiderati, evitando di addentrarsi in dettagli tecnici complessi, come la matematica o i meccanismi interni.
Una correlazione simile si può fare con il valore della fisiologia modellata nella simulazione medica. Simulare con precisione i segni vitali di un paziente sulla base del comportamento reale può essere una questione di vita o di morte.
È qui che sorgono le sfide.
Consideriamo una condizione come la gravidanza, che presenta un modello distinto di segni vitali e risposte agli interventi. La gravidanza si svolge in fasi, e ogni fase si manifesta in modo unico in individui diversi. Alcuni dei cambiamenti fisiologici durante la gravidanza includono il volume intravascolare, il volume extravascolare, la contrattilità cardiaca, il consumo di ossigeno, il setpoint di CO2 e la frazione di shunt, tra gli altri.
Ogni fase e condizione si evolve in modo distinto, con tassi di cambiamento variabili nel tempo.
Chi capirebbe questi schemi, ad esempio, tra il terzo e l’ottavo mese? Questo è importante perché la gestione della ventilazione e il controllo del volume differiscono tra questi due periodi. Allo stesso modo, le risposte all’apnea e al sanguinamento variano. Ora, immaginiamo un intervento come l’induzione dell’anestesia generale (che comporta l’apnea) in presenza di un’emorragia. Inoltre, i diversi effetti dei farmaci dipendono dalle variazioni della gittata cardiaca e del volume di distribuzione.
Permettetemi di fare una pausa, perché il messaggio diventa più chiaro: in un contesto fisiologico che cambia dinamicamente, unito a complicazioni e interventi, come istruttore in un centro di simulazione, prevedere e controllare l’andamento in tempo reale dei segni vitali può diventare sempre più impegnativo.
n CAE Healthcare, la fisiologia modellata viene fornita per supportare i discenti nel loro percorso formativo. Eliminando la necessità di replicare manualmente le risposte fisiologiche del mondo reale, la fisiologia modellata consente agli istruttori di concentrarsi sull’osservazione e sul coinvolgimento dei discenti, sull’identificazione dei modelli comportamentali e sulla preparazione delle sessioni di debriefing. In termini più semplici, l’insegnamento diventa impegnativo quando il monitoraggio costante dei segni vitali consuma la nostra attenzione.
Proprio come gli algoritmi per la navigazione, il modello di fisiologia lo è per la simulazione medica. Quando il modello di fisiologia è facilmente accessibile, migliora l’esperienza dell’utente, fornisce segni vitali precisi e promuove un insegnamento efficace.
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