WinAlgos: un software per l'algologo
Medicina e Informatica
Pathos 2024; 31. 3. Online 2024, Nov 30
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Guido Orlandini
Medicina del dolore, Villa Ravenna (Chiavari, Ge)
Istituto Synlab (Monza)
Mauro Montagni
Ingegnere Informatico (Chiavari, Ge)
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Riassunto
WinAlgos è un software nato nel 2001 come "cartella algologica computerizzata" ed evoluto successivamente, nella versione 2022, come procedura per supportare l’algologo nella visita del paziente e nella formulazione della diagnosi patogenetica e sindromica del dolore.
Summary
WinAlgos is a software that was first developed in 2001 as a "computerised algological record" and later evolved into 2022 version as a tool to assist the algologist in examining patients and formulating accurate pathogenetic and syndromic diagnosis of pain.
Parole chiave
Key words
Algologia, visita, patogenesi dolore, diagnosi sindromica
Introduzione
L'esigenza di utilizzare le tecnologie informatiche per raccogliere i dati clinici dei pazienti e conservarli in comodi archivi non cartacei, dove possano essere rapidamente riesaminati in occasione di visite successive e confrontati a fini di ricerca, ha portato uno degli autori (Guido Orlandini) a progettare nel 2001 una Cartella Clinica Algologica, che è stato poi implementato e denominato WinAlgos da un esperto informatico (l'ingegner Mauro Montagni) in una versione molto dettagliata che (tradotta anche in inglese) è stata molto apprezzata e utilizzata non solo in Italia, ma allo stesso tempo poco sfruttata perché ritenuta troppo complessa in un'epoca in cui la familiarità con i computer era ancora piuttosto limitata.1
Vent'anni dopo, WinAlgos (semplificato) si è trasformato da semplice cartella clinica in un'applicazione che non solo guida l'esame algologico, ma funge anche da strumento per la formulazione guidata della diagnosi patogenetica e sindromica del dolore.
Materiali e metodi
Il programma (consultabile all'indirizzo www.winalgos.com) si sviluppa in una serie di fasi che iniziano con la raccolta dei dati anagrafici del paziente, proseguono con le indicazioni per una breve anamnesi patologica remota e la verifica di eventuali patologie attuali associate (Figura 1) e quindi con le indicazioni per l'esame algologico.
A scopo illustrativo, le figure illustrano in dettaglio le fasi della procedura con riferimento alla situazione frequente di una radicolopatia lombosacrale.
Si inizia con un'anamnesi algologica guidata, che comprende lo studio della cronologia, della topografia e delle caratteristiche del dolore.
Lo studio della cronologia del dolore prevede la valutazione della durata del dolore, della modalità di insorgenza (improvvisa o graduale, preceduta o meno da un trauma), della periodicità (senza remissione o periodica), dell'andamento dell'intensità (in peggioramento, in miglioramento o stazionaria), della sua continuità o intermittenza (Figura 2).
Lo studio della topografia del dolore prevede di scegliere da una figura del corpo umano la regione o le regioni somatiche interessate, insieme al lato colpito (Figura 3) e di valutare il carattere superficiale o profondo e il tipo di distribuzione topografica.
Lo studio dei caratteri del dolore prevede la rilevazione del carattere del pattern di intensità (uniforme o parossistico), del carattere qualitativo soggettivo (doloroso, perforante, gravativo, ecc.), del carattere qualitativo-temporale (non incidente o incidente) e l'annotazione di eventuali disturbi associati al dolore (Figura 4).
Una volta conclusa l'anamnesi, si procede con l'esame algologico obiettivo del/i distretto/i somatico/i identificato/i con l'anamnesi algologica.
Si inizia annotando i reperti ottenuti con l'ispezione e la palpazione e si procede con l'esame della sensibilità da un punto di vista quantitativo, evidenziando eventuali deficit, e da un punto di vista qualitativo evidenziando le allodie superficiali e profonde (trigger points e tender areas), la motilità, i riflessi osteotendinei (specifici a seconda del distretto somatico in esame) e le manovre semeiologiche particolari per i singoli distretti (Figura 5).
Esame obiettivo
A questo punto si annotano i risultati di eventuali indagini strumentali e finalmente il computer analizzerà i vari riscontri per proporre una diagnosi patogenetica del dolore (Figura 6i) e suggerire la o le possibili diagnosi sindromiche (Figura 7): questa è la parte più interessante ed innovativa di WinAlgos che, come s’è detto, non è solo una raccolta di dati riuniti in una cartella clinica ma pretende anche di elaborare e proporre la diagnosi algologica.
Con la registrazione dei dati ricavati dalla visita algologica, abbiamo fornito al computer una serie di informazioni, parte delle quali costituiscono i “Criteri di Valutazione” che reciprocamente correlati portano quasi sempre ad una sicura diagnosi patogenetica o almeno ad un motivato sospetto diagnostico.
Algoritmo per la diagnosi
L’algoritmo utilizzato dal programma per la formulazione della diagnosi patogenetica (elencate nella Figura 6) si basa su uno schema proposto in diverse pubblicazioni 2-3-4 che prevede di considerare una serie di criteri di valutazione che sono: la “distribuzione topografica del dolore”, il “dolore avvertito superficialmente o profondamente”, il “carattere dell’andamento dell’intensità del dolore” (uniforme o parossistico), il “carattere qualitativo-soggettivo del dolore” (urente, puntorio, gravativo-costrittivo, eccetera), i “deficit neurologici”, l’”allodinia superficiale”, l’”allodinia profonda” l’”evidenziabilità della lesione algogena”, i “disturbi neurovegetativi”.
Si riportano qui alcuni dei ragionamenti che deve fare l’Algologo (o il computer in sua vece) per arrivare alla diagnosi patogenetica del dolore.
Considerando la distribuzione del dolore, il tipo locale-strutturale depone per il dolore tessutale superficiale cutaneo-mucoso, il dolore tessutale profondo muscoloscheletrico o il nerve trunk pain o altrimenti per il dolore neuropatico da persistente ipereccitabilità dei nocicettori o da patologia delle piccole fibre; la distribuzione metamerica parziale depone per un dolore tessutale profondo viscerale o somatico ed esclude il dolore neuropatico; la distribuzione metamerica completa esclude ogni dolore tessutale e orienta verso un dolore neuropatico che non può essere quello da persistente ipereccitabilità dei nocicettori o da danno delle piccole fibre e deve orientare verso quello da demielinizzazione, da neuropatia assonale e soprattutto da deafferentazione; la distribuzione periferica depone per un dolore neuropatico da lesione in un nervo periferico.5
Diagnosi patogenetica del dolore
Un dolore avvertito profondamente è senza dubbio tessutale e non può essere neuropatico (con l’eccezione del dolore centrale), mentre un dolore avvertito superficialmente, se non è tessutale superficiale da lesione cutanea o mucosa, è sicuramente neuropatico.
Considerando il criterio dell’andamento dell’intensità, il carattere parossistico (tipico della nevralgia del trigemino) esclude ogni tipo di dolore tessutale e neuropatico a eccezione di quello da demielinizzazione.
Nell'ambito del criterio del carattere qualitativo soggettivo, chi ha rilevanza sono soltanto il carattere gravativo-costrittivo che depone per il dolore tessutale profondo, il carattere disestesico che depone per un generico dolore neuropatico e soprattutto quello folgorante che è fortemente suggestivo per il dolore da demielinizzazione.
Il criterio dell'evidenziabilità della lesione algogena è rilevante se la lesione è riscontrabile nella sede del dolore denunciando un dolore tessutale superficiale cutaneo-mucoso o profondo muscoloscheletrico e in relazione al fatto che sia riscontrabile nella sede del dolore (denunciando un dolore primario) o in altra sede (denunciando un dolore secondario).
Il criterio della presenza di deficit neurologici ha rilevanza in quanto elimina la possibilità che il dolore sia tessutale e orienta verso il dolore neuropatico, escludendo in quest’ambito il dolore da persistente ipereccitabilità dei nocicettori, quello da demielinizzazione e quello da danno delle piccole fibre e facendo ritenere come molto probabile il dolore da neuropatia assonale o quello da deafferentazione (se riguarda il territorio trigeminale).
Per ultimo, ma di grande importanza, resta da considerare il criterio del rilevamento dell'allodinia.
Il riscontro dell'allodinia superficiale deve indurre a valutare la possibilità che si tratti di dolore tessutale superficiale cutaneo o mucoso: esclusa questa possibilità essa orienta verso il dolore da persistente ipereccitabilità dei nocicettori, da demielinizzazione o da neuropatia assonale, facendo escludere quelli da danno delle piccole fibre e da deafferentazione.
Il riscontro dell'allodinia profonda si ottiene con la parte dell’esame obiettivo che riguarda la palpazione. Vanno considerate allodinia profonda le tender areas e i trigger points miofasciali. Questo riscontro deve indurre a valutare la possibilità che si tratti di dolore tessutale viscerale, muscoloscheletrico o nerve trunk pain se corrisponde a una tender area e di dolore tessutale muscoloscheletrico se corrisponde a un trigger point. Va considerata la presenza di una tender area nel caso del rilievo del dolore provocato dalla palpazione dell’addome alla ricerca di una lesione viscerale come pure il dolore provocato dal movimento nel caso di una lesione muscoloscheletrica (per esempio nella coxartrosi e nella gonartrosi, nella tendinite del sopraspinato, eccetera).6-9
Diagnosi sindromica
Formulata la diagnosi patogenetica, l’algoritmo proporrà le possibili diagnosi sindromiche (Figura 7) in base alla sede del dolore e all’individuazione della lesione algogena ma, in ogni caso, ma sarà l’algologo a selezionare quella corretta.
Per quanto riguarda la diagnosi sindromica, si tenga presente che, sebbene l’obiettivo primario dell’algologo sia la ricerca della patogenesi del dolore e in alcune circostanze essa sia sufficiente a indirizzare il trattamento antalgico, può essere importante l’identificazione della sede della lesione algogena in previsione di un trattamento non farmacologico ma infiltrativo o chirurgico. Per esempio, se si è riconosciuto un dolore tessutale profondo muscoloscheletrico avvertito all’arto superiore nella regione deltoidea anziché procedere soltanto con il trattamento adeguato a contrastare il meccanismo patogenetico che sostiene quel dolore, se si riesce a identificare la lesione algogena nel tendine del sopraspinato completando la diagnosi patogenetica con quella sindromica si può agire selettivamente su quella patologia. Prendendo in esame altre situazioni cliniche, se in un paziente con dolore lombare giungiamo alla diagnosi patogenetica di dolore tessutale profondo muscoloscheletrico, occorre completare l’indagine per individuare la sede della lesione algogena perché diverso è il trattamento se essa è a carico di un disco intervertebrale, delle faccette articolari, di un legamento o di strutture muscolari; nel caso di un dolore epigastrico irradiato alla regione lombare superiore che identifichiamo come tessutale profondo viscerale, l’indagine va completata con la ricerca della lesione algogena che potrebbe essere, per esempio, nel pancreas e richiedere oltre il trattamento antalgico anche e soprattutto un trattamento diretto sulla lesione pancreatica. Inoltre, si tenga presente che la diagnosi sindromica è comoda ai fini comunicativi.
Infine, il programma prevede un diario dove per ogni paziente vengono registrate le visite algologiche successive con le prescrizioni terapeutiche e le procedure eseguite, la valutazione dell’intensità del dolore e la possibilità di redigere una relazione clinica.
Conclusioni
Premesso che l’algologo non è soltanto il terapista del dolore e il suo compito non è semplicemente quello di eseguire la terapia del dolore ma prima di tutto quello di porne la diagnosi patogenetica e sindromica e sceglierne la cura, l’aspirante Algologo deve avere una serie di conoscenze derivate, più che da specializzazioni diverse, dal sapere medico in generale che costituiscono quel che possiamo definire “patrimonio culturale dell’algologia”. Ribadito il concetto che l”algologia” è lo studio della neuroanatomia, della fisiologia e della patogenesi del dolore e la “medicina del dolore” (che include la visita algologica, la decisione terapeutica e l’esecuzione della terapia) è l’applicazione clinica dell’algologia, l’algologo è il medico che conosce l’algologia e quindi è in grado di esercitare la medicina del dolore. E’ su queste premesse che è stato concepito e realizzato WinAlgos che, nato come semplice cartella clinica algologica, è poi evoluto in un programma che vuol essere un supporto per la formulazione della diagnosi algologica.
A questo punto, non si può fare a meno di richiamare l’attenzione sull'intelligenza artificiale (IA). Essa ha avuto enorme risalto sui media di informazione: soprattutto quella “generativa”, in grado di produrre testi, immagini, video e risposte in base a una domanda formulata sotto forma di testo scritto o di riconoscimento vocale. Quella che ci interessa di più, in riferimento a WinAlgos, è però la parte dell'intelligenza artificiale chiamata ML (machine learning) e in particolare la parte chiamata “deep learning” che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le proprie prestazioni in base ai dati utilizzati. Tali tecniche utilizzano reti neurali artificiali che tentano di replicare il comportamento del cervello umano. Questa, in realtà, è una semplificazione eccessiva dato che tali sistemi sono sottoposti a vincoli tecnici non presenti nei sistemi biologici. Partendo da dati specifici, supervisionati e validati da esperti, la rete neurale “artificiale” cerca di elaborare risposte in tempo reale alle richieste dell’utente. In altri termini, questo strumento utilizza algoritmi che, modellati sui processi decisionali del cervello umano, possono "imparare" dai dati disponibili e fare previsioni sempre più accurate al crescere dell’accuratezza dei dati. Questa non è una novità, perché da decenni l’informatica permette di evidenziare connessioni e relazioni nei dati in tempi difficilmente raggiungibili dall'essere umano. E' però cambiata la capacità di elaborazione dei dati in termini di potenza hardware (e quindi di velocità di elaborazione) e soprattutto sono stati introdotti nuovi algoritmi basati sull'imitazione delle reti biologiche neurali.
A questo punto, facciamo riferimento a quello che fa un medico tutte le volte che cerca di definire una diagnosi. In funzione della propria esperienza egli valuta i sintomi, ricerca eventuali incongruenze sia nei sintomi sia nelle indagini strumentali disponibili e comincia a elaborare la possibile diagnosi. Più esperienza ha il medico, cioè più dati ha memorizzato durante la sua vita professionale (compresi gli eventuali errori commessi nelle diagnosi precedenti), più correttamente potrà stabilire la diagnosi e la cura. Pensando ora di poter moltiplicare l’esperienza del singolo medico per un gran numero di medici disposti a fornire riscontro delle proprie esperienze immagazzinandole in un dispositivo come WinAlgos, si capisce quanto potente e utile tale tecnologia potrebbe diventare.
Deve però essere ben chiaro che, contrariamente a quello che avviene in agricoltura, nell'IA non si ottengono buoni risultati partendo dagli scarti…Per esempio, se si prova a usare il “Copilot” nella versione free sia ha inizialmente la sorpresa di avere risposte a prima vista interessanti ma poi, entrando nel dettaglio, si riscontra che (sia pure ottimamente sintetizzate) sono quelle assolutamente generiche e approssimative che il profano può ricavare dalle ricerche su internet…e non può che essere così, visto che quella è la base dati delle elaborazioni!
Di fatto, per avere risposte corrette e realmente utili, occorre che la base delle elaborazioni sia la più affidabile e validata possibile. Al momento, per l’algologo la possibilità di avere uno simile strumento di aiuto alla diagnosi appare lontana, ma in altri settori della medicina (forse più codificati e più finanziati) non è più soltanto fantascienza.
In attesa di organizzare una banca dati dedicata, WinAlgos utilizza tecniche informatiche più classiche ma non per questo, se ben gestite, meno interessanti. Mentre l’IA utilizza tecniche che, semplificando, potremmo chiamare statistiche, WinAlgos per ora utilizza tecniche procedurali e deterministiche nel senso che le risposte sono determinate univocamente da tabelle e da algoritmi utilizzati per generare la diagnosi. Per esempio, per la formulazione della diagnosi patogenetica, WinAlgos confronta i criteri di valutazione riassunti nella tabella della Figura 6 e i rilevamenti riportati in una serie di tabelle che dovrebbero essere ulteriormente implementate con l’utilizzo del programma da parte del maggior numero possibile di operatori sanitari diventando in questo modo un sistema in continuo perfezionamento.
Conflitto di interessi
Gli autori dichiarano assenza di conflitto di interessi
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Read Non-Commercial license
Published
30th November 2024
Bibliografia
1) Montagni M. L’informatizzazione in terapia antalgica. In Orlandini G. (Ed). Atti dell’Incontro Residenziale di Aggiornamento sul “Linee guida in algologia: criteri organizzativi, semeiotica e metodologia diagnostica, indicazioni delle tecniche neurolesive e di neuromodulazione. Casale Monferrato (AL) 17-18 settembre 1999, Atti, pp101-116.
2) Orlandini G. La semeiotica del dolore: dai presupposti teorici alla pratica clinica. Manuale d’uso pluridisciplinare. Seconda Edizione. Delfino Ed, Roma 2014.
3) Orlandini G. La decisione terapeutica nella medicina del dolore: dalla diagnosi patogenetica alla scelta motivata della terapia. Delfino Ed, Roma 2020.
4) Orlandini G. Manuale della visita algologica e della formulazione della diagnosi. Delfino Ed, Roma 2022.
5) Melzack R and Torgerson WS. On the language of pain. Anesthesiology, 34 (1971) 50-59.
6) Blumberg ML, Ostrum BJ, Ostrum DM. Changes in MR signal intensity of the intervertebral disc. Radiology, 179 (1991) 584-585.
7) Cox JM. Spinal stenosis. In: Cox JM(Ed). Low back pain: mechanism, diagnosis, and treatment. Williams & Wilkins, Baltimore, Philadelphia, London, Paris, Bangkok, Buenos Aires, Hong Kong, Munich, Sydney, Tokyo, Wroclaw, 1999, pp.169-207.
8) Travell JG. and Simons DG. Myofascial pain and dysfunction: the trigger point manual. Vol 1. The upper extremities. Williams & Wilkins, Baltimore, London, Los Angeles, Sydney 1983.
9) Rae P, Venner RM, Waddel GA. Simple clinical technique of measuring lumbar flexion. Journal of the Royal College of Surgeons of Edinburgh, 29 (1984) 281-284.