Confezionamento kit chirurgici: c’è una novità

Un sistema di riconoscimento basato sull'intelligenza artificiale ha ridotto da 5 a 1 le segnalazioni di kit incompleti o errati dalla sala operatoria, facendo risparmiare tempo, carta ed energie in uno dei settori più usuranti della sanità.
Un sistema di riconoscimento basato sull'intelligenza artificiale ha ridotto da 5 a 1 le segnalazioni di kit incompleti o errati dalla sala operatoria, facendo risparmiare tempo, carta ed energie in uno dei settori più usuranti della sanità

Un problema più diffuso di quanto sembri

Un kit chirurgico può contenere decine di strumenti, molti dei quali quasi identici tra loro. Ricomporlo correttamente, set dopo set e turno dopo turno, è uno dei compiti più delicati della centrale di sterilizzazione. Ed è proprio qui che si concentrano gli errori.

Lo conferma la letteratura scientifica internazionale:

  • Un intervento su quattro. In uno studio osservazionale condotto in un ospedale pediatrico universitario statunitense, il 26% degli interventi osservati (147 su 558) presentava almeno un errore legato allo strumentario. Nel 68% dei casi si trattava di strumenti mancanti.
  • L’occhio umano è il punto debole. Lo stesso studio attribuisce l’89% degli errori a fallimenti di “visualizzazione”: ispezione, identificazione e verifica della funzionalità degli strumenti. Ogni caso con errori ha comportato in media 10 minuti di ritardo in sala operatoria.
  • Errori anche dove i numeri sono bassi. Un’analisi su 33.839 confezioni di strumentario in un grande ospedale universitario cinese ha registrato un tasso di errore dell’1,18%. Il 44% degli errori riguardava strumenti di specifica sbagliata, cioè simili ma non quelli previsti.
  • L’esperienza fa la differenza. Nello stesso studio gli operatori meno esperti sbagliavano nel 2,04% dei casi, contro lo 0,39% dei più esperti: cinque volte di più.

Il tempo che manca

Assemblare un kit chirurgico richiede tempo, ma il tempo è proprio quello che manca alle centrali di sterilizzazione.

Le centrali lavorano con ritmi serrati e con organici ridotti, composti da infermieri e operatori socio-sanitari con competenze molto diverse tra loro. Ogni intervento prevede un kit diverso. Fino a pochi mesi fa l’operatore disponeva tutti gli strumenti sul tavolo, ne verificava le condizioni, scriveva le note, controllava i codici e confrontava numero e tipo di strumenti con l’elenco previsto per quella procedura. Poi li inseriva nel contenitore di sterilizzazione e ricominciava da capo con il kit successivo.

Poi è arrivata una novità

Nel 2025 la Centrale di sterilizzazione di Carpi, all’interno della AUSL Modena, ha avviato una sperimentazione con SUIS, un tavolo di confezionamento con algoritmi di IA che verifica simultaneamente la presenza di tutti gli strumenti necessari al singolo intervento.

Il sistema funziona così:

  • Riconoscimento simultaneo. Tre telecamere inquadrano il piano di lavoro e un algoritmo di intelligenza artificiale riconosce tutti gli strumenti insieme, in base a forma e dimensioni. Non servono necessariamente codici incisi o tag RFID sui ferri per essere riconosciuti.
  • Guida visiva. Un display integrato nel piano illumina gli strumenti: verde per quelli corretti, una croce rossa per quelli estranei al set o mancanti, e gialla per quelli che riportano una nota (non conformità o avvisi).
  • Segnalazione delle anomalie. L’operatore può segnalare dal monitor i ferri usurati o danneggiati, che vengono inviati in manutenzione.
  • Zero carta. Note, manutenzioni e dati di sterilizzazione vengono registrati nel software di tracciabilità, insieme a una foto del contenuto di ogni set.

All’operatore rimane il compito di supervisionare il processo e di inserire gli strumenti nel contenitore secondo l’ordine indicato. La macchina non si stanca e non ha mai commesso errori durante la sperimentazione.

Tempo, sicurezza e qualità del lavoro

«Il primo vantaggio è il tempo – spiega Katia Burzi, Sales Manager di Promedital – l’azienda italiana che ha sviluppato il sistema. “Il tavolo permette di lavorare meglio e più velocemente, con un risparmio fino a 4 minuti sui kit più complessi e valorizza il lavoro dell’operatore automatizzando diversi passaggi.”

Il secondo vantaggio riguarda la formazione. Come mostrano gli studi, l’esperienza dell’operatore incide molto sul rischio di errore, e i ritmi della centrale lasciano poco spazio per affiancare i nuovi arrivati. «Alcuni infermieri hanno esperienza di sala operatoria, altri operatori non possono contare su una conoscenza approfondita dello strumentario. Il sistema guida anche chi è meno esperto lungo tutto il processo, con indicazioni visive e sonore. Si impara lavorando e si raggiungono rapidamente i tempi dei colleghi più esperti».

C’è poi la sicurezza. Nell’ospedale della sperimentazione le segnalazioni dalla sala operatoria per kit incompleti o errati sono scese da 5 a 1. «Significa più qualità e meno rischi di contenzioso legati a uno strumentario non conforme. Ogni passaggio è tracciato, con un sistema di monitoraggio a sua volta certificato come dispositivo medico».

Il valore per le aziende sanitarie

«È un vantaggio a 360 gradi: un servizio più efficiente, meno errori e meno ritardi in sala operatoria, meno pressione sugli operatori e più possibilità di crescita per il personale meno specializzato. È l’esempio dell’impatto che può avere una tecnologia semplice, affidabile e mirata, quando entra nel punto giusto di un processo che ha bisogno di innovazione. C’è una differenza netta tra il prima e il dopo».

Fonti:

  • Observed rates of surgical instrument errors point to visualization tasks as being a critically vulnerable point in sterile processing and a significant cause of lost chargeable OR minutes, 2024 – PMC
  • Errors in packaging surgical instruments based on a surgical instrument tracking system: an observational study, BMC Health Services Research, 2019 – link
  • Dati di sperimentazione forniti dalla struttura ospedaliera e da Promedital.

Per approfondire:

Le testimonianze degli operatori

Il tavolo SUIS e Promedital

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di Tommaso Vesentini

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