{"id":953,"date":"2024-11-17T14:29:26","date_gmt":"2024-11-17T13:29:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.umana-analytics.com\/?p=953"},"modified":"2024-11-17T14:29:28","modified_gmt":"2024-11-17T13:29:28","slug":"esaminare-lutilizzo-delleye-tracker-nella-valutazione-medica-il-training-e-la-formazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.umana-analytics.com\/en\/esaminare-lutilizzo-delleye-tracker-nella-valutazione-medica-il-training-e-la-formazione\/","title":{"rendered":"Un occhio alla sanit\u00e0. Esaminare l\u2019utilizzo dell\u2019eye tracker nella valutazione medica, il training e la formazione"},"content":{"rendered":"

Durante e dopo la pandemia abbiamo dovuto affrontare diverse sfide che hanno messo in discussione, in molti casi, i nostri modi abituali di vivere. Tra i cambiamenti pi\u00f9 radicali troviamo quelli che hanno toccato la sanit\u00e0 pubblica, che ha dovuto far fronte a diverse fragilit\u00e0 messe in luce dallo stato di emergenza. Tuttavia, questo ha anche comportato dei risvolti positivi, tra cui una notevole accelerazione per quanto riguarda la trasformazione verso una sanit\u00e0 pi\u00f9 tecnologica e digitalizzata.<\/p>\n\n\n\n

Stiamo parlando della cosiddetta \u201cDigital Healthcare<\/strong>\u201d, ovvero, di tutte quelle tecnologie che comprendono applicazioni mobili, dispositivi indossabili, intelligenza artificiale, robotica, che vengono impiegati sia nella cura del paziente che nella raccolta di informazioni legate al suo stato di salute, ma anche per il training del personale sanitario.<\/p>\n\n\n\n

In questo articolo ci concentreremo sull\u2019uso dell\u2019eye-tracker e su alcune delle sue possibili applicazioni in ambito medico. Il tracciamento oculare rappresenta infatti un efficace strumento di valutazione visiva che pu\u00f2 integrare gli attuali metodi didattici, analizzando situazioni sia reali che simulate.<\/p>\n\n\n\n

In questo articolo:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

1. Eye tracker e didattica medica<\/a><\/p>\n\n\n\n

2. Eye tracker e training medico<\/a><\/p>\n\n\n\n

3. Conclusioni<\/a><\/p>\n\n\n\n

Eye tracker e didattica medica<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Prendiamo ad esempio uno studio del 2021, in cui l\u2019eye tracker viene utilizzato per ottenere una comprensione pi\u00f9 profonda di come gli studenti di medicina interpretano gli elettrocardiogrammi <\/strong>(ECG), ovvero gli esami diagnostici capaci di registrare l\u2019attivit\u00e0 cardiaca e fornire come output una rappresentazione grafica di tale attivit\u00e0. <\/p>\n\n\n\n

Questo esame \u00e8 di fondamentale importanza per la rilevazione di diverse malattie, quali, ad esempio, aritmie, anomalie cardiache, infarto del miocardio, ecc. Saper effettuare una corretta lettura del suo output \u00e8 dunque essenziale per riuscire ad individuare e prevenire tutta una serie di malattie nel paziente. Nonostante sia un metodo diagnostico ampiamente standardizzato, la sua tecnica di interpretazione pu\u00f2, per\u00f2, variare da paese in paese. <\/p>\n\n\n\n

Perch\u00e9 ci\u00f2 accade?<\/p>\n\n\n\n

Tra le cause di questa variazione nella lettura degli ECG, troviamo al primo posto le differenze nella formazione universitaria in medicina (Breen et al., 2014). Questo accade perch\u00e9, nel corso degli anni e grazie all\u2019esperienza, i cardiologi pi\u00f9 esperti si discostano dai metodi pi\u00f9 standardizzati per adottare uno stile proprio, che poi passeranno ai propri studenti durante la didattica (Wood et al., 2014). Saper identificare i modelli che gli studenti di medicina seguono in fase di interpretazione dell\u2019ECG potrebbe aiutarci a spiegare le possibili deduzioni errate.<\/p>\n\n\n\n

Tramite l\u2019uso dell\u2019eye tracker, la ricerca di Tahri Sqalli e colleghi del 2021, si propone appunto di chiarire quali pattern di esplorazione visiva distinguono un\u2019interpretazione corretta da una imprecisa e se gli studenti sono in grado di concentrarsi sulle giuste anomalie. Questo ovviamente pu\u00f2 essere influenzato dal modo in cui gli studenti guardano le diverse aree dell\u2019ECG durante lo studio interpretativo, cos\u00ec come da quanto tempo trascorrono a fissare queste stesse aree. Le metriche prese in considerazione per lo studio sono quindi:<\/p>\n\n\n\n

1. Il numero di fissazioni rivolte verso una delle aree di interesse selezionate, che \u00e8 indicativo di dove viene orientata maggiormente l\u2019attenzione dell\u2019utente<\/p>\n\n\n\n

2. Il tempo dalla prima fissazione, ossia il tempo trascorso da quando viene presentato uno stimolo all\u2019utente a quando lo sguardo ricade all\u2019interno di un\u2019area di interesse (AOI)<\/p>\n\n\n\n

3. Il numero di rivisitazioni: ovvero il numero di volte in cui l\u2019utente torna con lo sguardo su uno stesso punto individuato in una AOI<\/p>\n\n\n\n

Nell\u2019esperimento sono stati coinvolti 12 studenti di medicina che ovviamente avevano gi\u00e0 acquisito tutto il background necessario per una corretta interpretazione degli ECG. A ciascuno sono stati mostrati un totale di 10 ECG sullo schermo di un computer, ognuno dei quali poteva essere osservato, indossando l\u2019eye tracker, per un totale di 30 secondi. Al termine dei 30 secondi di osservazione, gli studenti dovevano formulare una diagnosi relativa al tracciato che avevano appena osservato.<\/p>\n\n\n\n

Le AOI sono state individuate cos\u00ec come mostrato in Figura 1. La prima AOI individuata nell\u2019area superiore contenente le 3 derivazioni (ovvero la registrazione della differenza di potenziale elettrico tra due punti) V1, V2 e V3, e la seconda AOI nell\u2019 area inferiore contenente le 3 derivazioni V1, II, V5.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Figura 1 <\/strong>Distribuzione che divide l\u2019ECG in due uguali aree di interesse. <\/p>\n\n\n\n

Fonte: <\/strong>Interpretation of a 12-Lead Electrocardiogram by Medical Students: Quantitative Eye-Tracking Approach<\/a><\/p>\n\n\n\n

I risultati mostrano che gli studenti   osservano maggiormente le derivazioni II, seguite da V1 e V5. Questo perch\u00e9, probabilmente, tali derivazioni forniscono la miglior analisi longitudinale della frequenza e del ritmo cardiaco rispetto a tutto l\u2019intero ECG.<\/p>\n\n\n\n

Il tempo dalla prima fissazione ed il numero di rivisitazioni mostrano invece che la tendenza naturale degli studenti di medicina \u00e8 quella di iniziare la loro interpretazione dal centro dell\u2019ECG. Viene inoltre riscontrato che le anomalie presenti nel tracciato, potenzialmente dovute sia ad un\u2019effettiva irregolarit\u00e0 del ritmo cardiaco che a semplice rumore, catalizzano l\u2019attenzione degli studenti e ne influenzano l\u2019interpretazione. Questo comportamento \u00e8 definito come \u201creattivo\u201d e pu\u00f2 comportare che l\u2019intera interpretazione venga guidata dall\u2019anomalia stessa, generando possibili conseguenze sfavorevoli. <\/p>\n\n\n\n

A supporto della necessit\u00e0 di un corretto \u201cskill transfer\u201d, ovvero di una corretta e completa condivisione delle conoscenze, alcuni studi (Davies et al., 2019) dimostrano che gli esperti riescono a reagire in modo selettivo a questi segnali rispetto ai principianti. <\/p>\n\n\n\n

Viene quindi confermata l\u2019ipotesi iniziale dello studio, ovvero che le aree del tracciato esaminate per un tempo maggiore dallo sguardo del partecipante influisce sull\u2019interpretazione finale. In questo caso, le aree che pi\u00f9 delle altre catturano maggiormente l\u2019attenzione sono appunto le anomalie, che, in molti casi, portano ad un\u2019interpretazione e ad una diagnosi errata.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019eye tracker aiuta quindi i pi\u00f9 esperti ad individuare in maniera oggettiva i modelli interpretativi dei loro studenti e a capire in modo pi\u00f9 oggettivo ed affidabile come mai vengono commessi determinati errori sistematici. In questo caso lo strumento avr\u00e0 dunque fini didattici: dati alla mano, il cardiologo esperto potr\u00e0 reindirizzare i propri allievi ad una corretta interpretazione del tracciato in modo tale da ridurre il rischio di diagnosi errata.<\/p>\n\n\n\n

Eye tracker e training medico<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Oltre che per fini didattici, l\u2019eye tracker in ambito medico pu\u00f2 essere utilizzato anche per fare in modo che i medici pi\u00f9 esperti possano passare le loro tecniche e le loro conoscenze ai novizi in modo pi\u00f9 semplice e veloce (skill transfer). Sappiamo infatti che quando si diventa molto esperti nello svolgere il proprio lavoro, alcune azioni diventano automatiche e alcune conoscenze quasi implicite, tanto che diventa difficile spiegare a voce cosa si sta facendo per trasmettere le proprie abilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Tramite l\u2019eye tracker lo studente o il tirocinante pu\u00f2 svolgere un training efficace anche solo osservando in modo diretto dove il medico o il chirurgo posizionano il loro sguardo nel corso di una visita o di un\u2019operazione. Esperti e novizi, infatti, tenderanno a porre la propria attenzione su aree diverse. <\/p>\n\n\n\n

Lo dimostra uno studio del 2020, in cui viene monitorato il pattern di visualizzazione di anestesisti esperti e novizi durante l\u2019esecuzione di un\u2019epidurale, ovvero un\u2019anestesia locale che ha lo scopo di annullare la sensibilit\u00e0 dolorosa in buona parte del busto e lungo entrambi gli arti inferiori. L\u2019epidurale \u00e8 una procedura complessa che richiede sia una corretta conoscenza dell\u2019anatomia sia le giuste abilit\u00e0 psicomotorie per essere eseguita correttamente.<\/p>\n\n\n\n

Per lo studio, sono stati coinvolti 7 tirocinanti in anestesia (novizi) e 7 Esperti anestesiologi a cui \u00e8 stato richiesto di indossare l\u2019eye tracker e di effettuare un\u2019epidurale tramite un simulatore (Figura 2). Gli autori hanno selezionato 6 aree di interesse principali, che si suddividevano in:<\/p>\n\n\n\n

1. Punta dell\u2019ago epidurale al suo inserimento nella pelle<\/p>\n\n\n\n

2. Stelo dell\u2019ago epidurale<\/p>\n\n\n\n

3. Mozzo dell\u2019ago<\/p>\n\n\n\n

4. Canna della siringa<\/p>\n\n\n\n

5. Stantuffo della siringa<\/p>\n\n\n\n

6. Altri campi visivi<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Figura 2 <\/strong>Aree di interesse selezionate<\/p>\n\n\n\n

Fonte: <\/strong>Novice and Expert Anesthesiologists\u2019 Eye-Tracking Metrics During Simulated Epidural Block: A Preliminary, Brief Observational Report<\/a><\/p>\n\n\n\n

Per una migliore indagine, la procedura \u00e8 stata a sua volta suddivisa in due fasi principali, ovvero (1) inserimento dell\u2019ago e suo avanzamento e (2) introduzione del catetere epidurale e suo avanzamento.<\/p>\n\n\n\n

Le metriche considerate in questo caso sono la durata delle fissazioni per ciascuna area di interesse e il tempo trascorso dalla prima fissazione. <\/p>\n\n\n\n

I risultati di questa indagine mostrano che gli anestesisti esperti passano pi\u00f9 tempo a fissare di volta in volta un punto target (che poteva essere la punta dell\u2019ago epidurale o la canna della siringa a seconda della fase in cui si trovano), mentre i novizi tendono a disperdere l\u2019attenzione, passando velocemente da un punto ad un altro rispetto alle aree di interesse evidenziate.<\/p>\n\n\n\n

Quando si confronta dunque il comportamento dello sguardo tra esperto e principiante, si nota che gli esperti fanno osservazioni pi\u00f9 attente, dimostrando un\u2019elaborazione pi\u00f9 immediata ed una concentrazione maggiormente orientata ai dettagli nei confronti della strumentazione usata.<\/p>\n\n\n\n

I novizi, al contrario, mostrano un\u2019insicurezza di base che li porta a vagare con lo sguardo e ad aumentare i tempi della procedura, rischiando di affaticarsi di pi\u00f9.<\/p>\n\n\n\n

Questo pu\u00f2 essere notato anche nelle rappresentazioni grafiche riportate in Figura 3, dove \u00e8 evidente una maggior sicurezza e precisione nel pattern di visualizzazione degli esperti (immagini B e D).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Figura 3 <\/strong>Comportamento dello sguardo. Tipico gaze plot del principiante (A) e dell\u2019esperto (B) e<\/p>\n\n\n\n

heatmap per principianti (C) ed esperti (D).<\/p>\n\n\n\n

Fonte: <\/strong>Novice and Expert Anesthesiologists\u2019 Eye-Tracking Metrics During Simulated Epidural Block: A Preliminary, Brief Observational Report<\/a><\/p>\n\n\n\n

Un replay dei movimenti oculari degli esperti mentre eseguono il compito potrebbe essere utilizzato per guidare gli spostamenti dello sguardo dei novizi, che in questo modo potrebbero avere un modello di pattern visivo su cui basarsi, riducendo cos\u00ec gli errori clinici ed acquisendo maggior sicurezza.<\/p>\n\n\n\n

Conclusioni<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019applicazione della tecnologia eye tracker in ambito medico pu\u00f2 essere dunque utile sia per la didattica che per il training dei principianti. Seguendo in tempo reale il pattern visivo dei medici esperti, si possono ottenere dei feedback immediati ed individuare comportamenti associati a potenziali errori.<\/p>\n\n\n\n

Al tempo stesso, l\u2019uso dello strumento potrebbe consentirci di creare dei programmi di valutazione basati sul comportamento dello sguardo, che identifichino i livelli di abilit\u00e0 di tirocinanti e specializzandi, individuando in anticipo eventuali carenze nell\u2019esecuzione di una tecnica.<\/p>\n\n\n\n

Non solo, set up di allenamento simulati come quello illustrato nell\u2019ultimo studio, consentono ai novizi di superare gli effetti negativi dell\u2019ansia attraverso il mantenimento dello sguardo su punti sempre rilevanti. Se ci pensiamo, infatti, gli studenti di medicina non sempre possono far pratica \u201cin sicurezza\u201d come fanno invece studenti di altre facolt\u00e0 e i loro errori potrebbero comportare conseguenze in alcuni casi anche irreparabili. <\/p>\n\n\n\n

Tramite l\u2019eye tracker possiamo garantire una formazione sicura, efficace e pi\u00f9 veloce, consentendo ai principianti di abituarsi a situazioni di stress e affinare le loro tecniche senza rischi per nessun paziente.<\/p>\n\n\n\n

Bibliografia<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Breen, C. J., Bond, R., & Finlay, D. (2014). An evaluation of eye tracking technology in the assessment of 12 lead electrocardiography interpretation.<\/a> Journal of electrocardiology, 47(6), 922-929.<\/p>\n\n\n\n

Capogna, E., Salvi, F., Delvino, L., Di Giacinto, A., & Velardo, M. (2020). Novice and expert anesthesiologists\u2019 eye-tracking metrics during simulated epidural block: a preliminary, brief observational report.<\/a> Local and regional anesthesia, 105-109.<\/p>\n\n\n\n

Davies, A., Mueller, J., Horseman, L., Splendiani, B., Hill, E., Vigo, M., \u2026 & Jay, C. (2019). How do healthcare practitioners read electrocardiograms? A dual-process model of electrocardiogram interpretation.<\/a> British Journal of Cardiac Nursing, 14(10), 1-19.<\/p>\n\n\n\n

Tahri Sqalli, M., Al-Thani, D., Elshazly, M. B., & Al-Hijji, M. (2021). Interpretation of a 12-lead electrocardiogram by medical students: quantitative eye-tracking approach.<\/a> JMIR Medical Education, 7(4), e26675.<\/p>\n\n\n\n

Wood, G., Batt, J., Appelboam, A., Harris, A., & Wilson, M. R. (2014). Exploring the impact of expertise, clinical history, and visual search on electrocardiogram interpretation.<\/a> Medical Decision Making, 34(1), 75-83.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Durante e dopo la pandemia abbiamo dovuto affrontare diverse sfide che hanno messo in discussione, in molti casi, i nostri modi abituali di vivere. Tra i cambiamenti pi\u00f9 radicali troviamo quelli che hanno toccato la sanit\u00e0 pubblica, che ha dovuto far fronte a diverse fragilit\u00e0 messe in luce dallo stato di emergenza. 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