Pagina 54 - Pathos

WinAlgos: un software per l'algologo

Guido Orlandini (1) e Mauro Montagni (2)

(1) Medicina del dolore – Villa Ravenna (Chiavari-Ge), Istituto SYNLAB (Monza)

(2) Ingegnere Consulente informatico aziendale - Studio di Ingegneria Informatica – (Chiavari – Ge).

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Riassunto

WinAlgos è un software nato nel 2001 come "cartella algologica computerizzata" ed evoluto successivamente nella versione del 2022 come procedura per supportare l’algologo nella visita del paziente e nella formulazione della diagnosi patogenetica e sindromica del dolore.

Parole chiave – Visita algologica, diagnosi patogenetica del dolore, diagnosi sindromica del dolore

Introduzione

L’esigenza d’impiegare l’informatica per raccogliere i dati clinici dei pazienti e conservarli in comodi archivi non cartacei dove possono essere rapidamente riesaminati durante le visite successive oltre che confrontati a scopo di ricerca ha indotto nel 2001 uno degli Autori (Guido Orlandini) a progettare una Cartella Clinica Algologica poi realizzata e denominata WinAlgos da un esperto Informatico (l’Ingegnere Mauro Montagni) in una versione dettagliatissima che (tradotta anche in Inglese) fu molto apprezzata e non solo in Italia ma, al tempo stesso, poco impiegata perché considerata troppo complessa in un’epoca nella quale la dimestichezza con il computer era ancora piuttosto limitata .4.

Trascorsi 20 anni, WinAlgos (oltre che semplificato) è stato trasformato da semplice Cartella Clinica in un’applicazione che non solo guida la visita algologica ma vuol anche servire da strumento per la formulazione guidata della diagnosi patogenetica e sindromica del dolore.    

Descrizione di WinAlgos

Il programma (visibile sul sito www.winalgos.com) si sviluppa in una serie di passaggi che iniziano con la raccolta dei dati anagrafici del paziente, proseguono con la guida per una sintetica anamnesi patologica remota e la verifica delle eventuali, attuali patologie associate (Figura 1) e poi con la guida alla visita algologica .3.

Figura 1 – Anamnesi patologica remota

A scopo esemplificativo, le illustrazioni qui riportate dettagliano i passaggi della procedura in riferimento alla frequente situazione di una Radicolopatia lombosacrale.

Si inizia con l’anamnesi algologica guidata che prevede lo studio della cronologia, della topografia e dei caratteri del dolore.

Lo studio della cronologia del dolore prevede la valutazione della durata del dolore, della modalità di esordio (improvviso o graduale, preceduto o no da trauma), della periodicità (senza remissioni o periodico), dell’andamento dell’intensità (in aggravamento, in miglioramento o stazionario), della sua continuità o intermittenza (Figura 2).

Figura 2 – Anamnesi algologica: studio della cronologia del dolore

Lo studio della topografia del dolore prevede la scelta da una figura del corpo umano della regione o delle regioni somatiche convolte, assieme al lato interessato (Figura 3) e la valutazione del carattere superficiale o profondo e del tipo di distribuzione topografica.

Figura 3 - Anamnesi algologica: studio della topografia del dolore

Lo studio dei caratteri del dolore prevede il rilevamento del carattere dell’andamento dell’intensità (uniforme o parossistico), del carattere qualitativo soggettivo (urente, puntorio, gravativo, ecc.), del carattere qualitativo-temporale (non incident o incident) e l’annotazione degli eventuali disturbi associati al dolore (Figura 4).

Figura 4 - Anamnesi algologica: studio dei caratteri del dolore

Conclusa l’anamnesi, si procede con l’esame obbiettivo algologico del distretto o dei distretti somatici individuati con l’anamnesia algologica.

Si inizia con l’annotazione dei riscontri ottenuti con l’ispezione e la palpazione e si procede con l’esame della sensibilità dal punto di vista quantitativo, evidenziando eventuali deficit, e dal punto di vista qualitativo evidenziando l’eventuale allodinia superficiale e profonda (trigger points e tender areas), della motilità, dei riflessi osteotendinei (specifici a seconda del distretto somatico in esame) e delle manovre semeiologiche speciali per i singoli distretti (Figura 5).

Figura 5 – Esame obbiettivo algologico del distretto lombosacrale-arto inferiore

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 6) 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.

L’algoritmo utilizzato dal programma per la formulazione della diagnosi patogenetica (Figura 6) si basa su uno schema proposto in diverse pubblicazioni .1-2-3 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, ecc.), 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 ed 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.

Figura 6 - 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 ad 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 ed 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.

Figura 7- Diagnosi sindromica

Il riscontro dell’allodinia profonda si ottiene con la parte dell’esame obiettivo che riguarda la palpazione. Vanno considerare 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 ad 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 (ad esempio nella coxartrosi e nella gonartrosi, nella tendinite del sopraspinato, ecc.).

Formulata la diagnosi patogenetica, l’algoritmo proporrà le possibili diagnosi sindromiche (Figura 7) in base alla sede del dolore ed 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’obbiettivo primario dell’algologo sia la ricerca della patogenesi del dolore e in alcune circostanze essa sia sufficiente ad 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 ad 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 passibilità 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 sistema che vuol essere un supporto per la formulazione della diagnosi algologica.

A questo punto, non si può fare a meno di richiamare l’attenzione sulla tanto di moda Intelligenza Artificiale (IA) che negli ultimi mesi ha avuto enorme risalto sui media di informazione, soprattutto quella “generativa” cioè quella in grado di produrre testi, immagini, video e risposte in base ad una domanda fatta 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 chiamate “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. Ad ogni modo, partendo da grandi basi di 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 sono decenni che l’informatica permette di evidenziare connessioni e relazioni nei dati in tempi difficilmente raggiungibili dall’essere umano. Quello che è cambiato è la capacità di elaborazione dei dati in termini di potenza hardware (e quindi di velocità di elaborazione) e soprattutto l’introduzione di 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 che nelle inadagini strumentali disponibili e comincia ad 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 immagazzinadole in un disposivo 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 dal letame…Per esempio, se si prova ad 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.