Nelle unità di terapia intensiva l’insufficienza renale acuta (Acute Kidney Injury) non è un’eccezione, ma una presenza costante. Un recente studio ha evidenziato come l’AKI sia un episodio improvviso di insufficienza renale che si manifesta frequentemente nei pazienti critici (Nateghi Haredasht et al., 2023). Per chi lavora in ICU, questo significa misurarsi ogni giorno con un rischio che evolve rapidamente e che, se riconosciuto tardi, lascia poco spazio di manovra. L’obiettivo, quindi, non è soltanto accorgersi del problema, ma farlo in anticipo, quando le decisioni possono ancora evitare peggioramenti.
Nella pratica, la variabile fondamentale è il tempismo, ovvero quando l’AKI viene riconosciuta. La letteratura evidenzia come i metodi tradizionali, basati su marker clinici quali creatinina sierica e diuresi, identifichino spesso il danno renale solo dopo che si è già verificato (Tran et al., 2024). Creatinina e diuresi restano parametri imprescindibili, ma sono indicatori che si manifestano quando il danno è già in corso. È qui che nasce l’interesse per l’adozione di strumenti capaci di rilevare segnali precoci nei dati quotidiani di reparto.
È il motivo per cui oggi si parla sempre più di previsione e non solo di rilevazione. Lo stesso studio sottolinea infatti che una diagnosi e una predizione precoci dell’AKI possono migliorare gli outcome dei pazienti grazie a interventi tempestivi (Tran et al., 2024).
Negli ultimi anni, modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati di cartella e dati di laboratorio hanno reso possibile una valutazione continua del rischio. Non si ha più un’unica valutazione iniziale al momento del ricovero, ma un monitoraggio continuo che si aggiorna di ora in ora, seguendo l’andamento clinico reale. In un ampio studio multicentrico è stato dimostrato che il modello predittivo sviluppato analizza ogni ora i dati clinici di routine per generare una nuova stima del rischio di sviluppare AKI di stadio 2–3 (Alfieri et al., 2023).
I risultati dello studio sono solidi: il modello ha ottenuto un’auROC di 0,884 nel test interno, 0,877 nella coorte esterna statunitense e 0,911 in quella italiana. Inoltre, in tutti i dataset la previsione è arrivata con almeno 14 ore di anticipo rispetto alla diagnosi clinica tradizionale (Alfieri et al., 2023). In termini clinici, questo modello offre ai medici un supporto concreto, permettendo di attuare interventi tempestivi come la revisione di farmaci potenzialmente nefrotossici, dei relativi dosaggi e di intensificare il monitoraggio della diuresi prima che l’AKI si manifesti clinicamente. Il valore del modello si evince anche dall’implementazione, poiché il software può essere integrato direttamente nei sistemi informativi delle ICU (Alfieri et al., 2023).
Prevedere l’insorgenza dell’insufficienza renale acuta è un primo passo, il successivo è identificare quali episodi tenderanno a non risolversi entro 72 ore (AKI stadio 3 persistente). Su questo aspetto si concentra uno studio condotto su 7.759 pazienti, che ha sviluppato e validato un modello in grado di prevedere in tempo reale gli episodi persistenti di AKI stadio 3 (≥72 h). Le performance in validazione esterna sono state elevate: auROC di 0,94 nella coorte statunitense e 0,85 in quella italiana (Zappalà et al., 2024). Identificare precocemente questi pazienti consente una stratificazione effettiva del rischio e una pianificazione più accurata della RRT.
In sintesi, i modelli predittivi offrono ai clinici ore preziose e aiutano a definire meglio le priorità operative, segnando un cambio di paradigma. L’intelligenza artificiale si sta affermando come un supporto innovativo, in grado di identificare pazienti ad alto rischio prima che il danno renale sia clinicamente rilevabile, favorendo interventi tempestivi (Tran et al., 2024). Più che un’aggiunta tecnologica, è un diverso modo di organizzare il tempo clinico, prevenendo danni evitabili e valorizzando i dati che il reparto già produce.
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