Il corso "Train the Trainer" al Centro NINA festeggia dieci anni
Sono passati già dieci anni dalla prima edizione del “Train the trainer”, corso ufficiale della Sin-Società italiana di Neonatologia per la formazione di istruttori in simulazione.
Il percorso formativo ha preso le mosse nel 2013 dal Centro Nina dell’Aoup, da un’idea di Armando Cuttano e di Emilio Sigali, neonatologi e ricercatori del Centro e ha potuto sempre contare sulla presenza di una counsellor e psicoterapeuta esperta, la dottoressa Alessandra Mattiola.
Il corso è sempre stato residenziale, per lo più a Pisa all’interno degli spazi del Centro Nina all’Ospedale Santa Chiara, ma in un paio di occasioni anche in altre realtà come l’Isola di Ischia e Messina.
Quest’anno il 10° corso è iniziato a Pisa in una colonia estiva sul mare (Calambrone) il 22-23-24 settembre (1° modulo) e continuerà il 27-28-29 ottobre prossimo (2° modulo). Fra i docenti, anche il neonatologo Massimiliano Ciantelli e l’anestesista Anio Paperini di Aoup e l’ingegnera Serena Bardelli (Centro Nina).
“Gli ingredienti base per il successo di questo per‘corso’ – dichiara il dottor Cuttano, direttore del Centro Nina – sono sempre stati gli stessi: una formazione residenziale interattiva, un basso numero di discenti (max 20), un rapporto docenti discenti di 1:2, con un programma coerente con la missione del Gruppo di studio rischio e simulazione ad alta fedeltà e della Società italiana di Neonatologia. Ha mantenuto l’obiettivo di migliorare l’efficacia della formazione con simulazione da erogare a professionisti che lavorano nel settore materno-infantile o sanitario in genere, medico multi-specialistico, infermieristico, ostetrico. La leggerezza del ‘gioco’ è da sempre stata l’intuizione innovativa di questo per‘corso’. Una studiata inversione delle parti, dove i docenti smettono la loro giacca e con un cambio di ruoli spingono i partecipanti in una sorta test drive di simulazioni, dalla fase di scrittura alla regia e alla contestualizzazione degli eventi attraverso un debriefing strutturato. Il tutto sempre accompagnato da umorismo e sorrisi, per ridurre a zero la tensione e il pregiudizio e sviluppare al massimo la partecipazione interattiva. Altra brillante intuizione è stata di instaurare da subito, durante il corso, gruppi di discenti che ‘simulano’ i team di lavoro, una sorta di mente collettiva. Questo libera dall’ansia della ‘partecipazione’ individuale. Il sistema di accreditamento ha da sempre riconosciuto 50 punti di Ecm. Lo spirito che si respira nei giorni del ‘Train the trainer’ è libero da interessi, tutti i docenti ‘non’ percepiscono alcun compenso e sono in assenza giustificata dai rispettivi posti lavorativi. Io credo quindi – conclude – che possiamo spegnere con orgoglio queste dieci candeline”.
Pubblicato da Emanuela del Mauro sul sito Azienda Ospedaliero Universitaria Pisana
Pisa, 27 settembre 2023
Dal software per rilevare il pianto neonatale patologico alla prospettiva di un'App per le mamme: prosegue la partnership fra Centro Nina e Cnr-Isti
Dallo studio pubblicato nel 2021 su Springer Nature su un software auto-addestrante rilevatore del pianto neonatale patologico alla prospettiva di ricavarne presto un’App gratuita per le mamme: queste le novità sulla partnership fra il Centro Nina dell’Aoup e l’Istituto di Scienza e tecnologie dell’informazione del Cnr (Cnr-Isti), che è stata oggetto di interesse e di articoli su testate nazionali.
Qui sotto il link a due servizi Rai
- (Tg2 al minuto 17:56):
https://www.raiplay.it/video/2023/02/Tg2-ore-1300-del-06022023-37b58af6-01ad-4606-9a46-28b9fa5e734e.html - Tgr Toscana (al minuto 8:24):
https://www.rainews.it/tgr/toscana/notiziari
Qui il servizio andato in onda su “Buongiorno Regione” (Tgr Toscana):
Qui il servizio in onda su Sky:
Qui il servizio in onda su Sky TG24, “Un software per tradurre il pianto dei neonati
Qui l’articolo su Quotidiano Sanità:
Ai seguenti link gli articoli della Nazione (2021) e del Corriere della Sera (2023) e lo studio pubblicato su Springer Nature nel 2021:
- Automatic_Infant_Cry_Detection__Neural_Computing_Springer_preprint.pdf
- Corriere_2023.pdf
- Nazione_2021.pdf
Pubblicato da Emanuela del Mauro, 9 febbraio 2023.
Nella foto d’archivio la Terapia intensiva neonatale dell’Aoup con l’apparecchiatura per il trattamento in ipotermia.
Gara nazionale di specializzandi sulla rianimazione neonatale: anche il team del Centro NINA in sfida a Padova
Si sta svolgendo a Padova la prima edizione della Neonatal Resuscitation Competition (16, 17 e 18 febbraio) nel Dipartimento di Salute della donna e del bambino dell’Azienda Ospedale Università della città. Partecipa anche l’AOUP con la squadra pisana addestratasi al Centro di formazione e simulazione neonatale NINA ed è formata da specializzandi della Scuola di specializzazione in Pediatria diretta dal professore Diego Peroni.
Questa la composizione del team pisano: Aureliano Fiorini; Giulia Nuzzi; Giorgio Sangriso; Federica Abate; Rebecca D’Andrea. Tutor: Armando Cuttano; Serena Bardelli; Massimiliano Ciantelli; Giulia Placidi; Sabina Ciotti.
Si sfideranno 35 Scuole di specializzazione italiane per proclamare la migliore équipe nazionale di rianimazione neonatale. In bocca al lupo al team di Aoup!
Qui il programma.
Nella foto di repertorio, il team del Centro NINA.
Pubblicato da Emanuela del Mauro, 16 febbraio 2023.
Magazine della Società italiana di neonatologia Informa n. 98 - febbraio 2022
https://www.sin-neonatologia.it/area-stampa/sin-informa/
Magazine della Società italiana di neonatologia Informa n. 98 - gennaio 2022
https://www.sin-neonatologia.it/area-stampa/sin-informa/
DIANA - DIgital Application in Newborn Assessment
Attualmente all’interno del Centro NINA si è appena conclusa la sperimentazione di un software di apprendimento digitale dell’assistenza al neonato.
Il software è stato interamente realizzato dall’Ing. Bardelli Serena del Centro NINA ed è stato provato con un gruppo di 90 specializzandi dell’UNIPI . I risultati ottenuti dal confronto dell’apprendimento tra gli specializzandi che hanno utilizzato il software e quelli che hanno seguito la lezione di teoria è stato molto promettente, dimostrando che il software risulta abile a trasmettere l’informazione in alcuni casi anche meglio della lezione di teoria (Bardelli, S., Del Corso et all (2022). Improving Pediatric/Neonatology Residents’ Newborn Resuscitation Skills With a Digital Serious Game: DIANA. Frontiers in Pediatrics,10. ).
Il software in oggetto (Digital Apllication in Newborn Assessment – DIANA) è composto da 4 sessioni di gioco della durata di 20 minuti ciascuna, ma può essere anche condotto in un’unica sessione. Attualmente il software è stato modificato per permetterne un utilizzo su piattaforma Web per aumentarne la diffusività.
L’obiettivo con questo primo software era quello di testare la funzionalità della metodologia di formazione digitale e a distanza, per permettere a qualunque operatore sanitario, di effettuare una formazione preliminare in modo da concentrare i corsi in presenza quasi esclusivamente sull’esercitazione pratica e debriefing strutturato.
NINA in 3D e VR per continuare la didattica in tempi di COVID
L’ISTI del CNR, in collaborazione con il Centro di Formazione e Simulazione Neonatale (Centro NINA), ha realizzato vari scenari virtuali a scopo didattico.
L’emergenza Covid ha fortemente ostacolato le attività del Centro NINA di Formazione e Simulazione Neonatale dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana (AOUP). Da qui la spinta a cercare nuove “strade tecnologiche” per arrivare ai propri utenti, come la virtualizzazione e remotizzazione dell’insegnamento. A tale scopo, il Centro NINA, diretto da Armando Cuttano affiancato dal supporto manageriale e tecnico dell’Ing. Serena Bardelli, ha avviato una collaborazione con Gianpaolo Coro dell’Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione (ISTI) del CNR volta a generare ,una “libreria” di strumenti neonatologici 3D e di scenari virtuali da utilizzare in ambienti di realtà virtuale online e in simulatori software.
“Il primo passo per la realizzazione di tali ambienti è il realismo degli strumenti e degli elementi di scena – è stato spiegato -, che richiede di ricreare versioni virtuali accurate degli strumenti reali. Tuttavia, molte delle tecniche attualmente sul mercato sono costose per un ente statale o richiedono tempi lunghi per il setup dell’attrezzatura e la scansione degli oggetti. Inoltre, non possono essere utilizzati dal personale del Centro in autonomia, requisito indispensabile data la frequenza dell’aggiornamento degli strumenti e delle tecnologie in uso nell’ambito della simulazione neonatale. Il CNR-ISTI ha quindi proposto di riutilizzare un algoritmo originariamente sviluppato per la ricostruzione 3D e il monitoraggio di ambienti coralliferi a partire da foto scattate da subacquei”.
“Le nostre tecnologie vengono pensate per massimizzarne il riuso su diversi domini applicativi, grazie alla pratica del paradigma dell’Open Science. Ad esempio, un algoritmo concepito per le scienze marine, se strutturato secondo questi dettami, può essere applicato direttamente ad un altro ambito, come quello medico” ha ricordato Coro.
“Il primo passo per la realizzazione di tali ambienti è il realismo degli strumenti e degli elementi di scena – è stato spiegato -, che richiede di ricreare versioni virtuali accurate degli strumenti reali. Tuttavia, molte delle tecniche attualmente sul mercato sono costose per un ente statale o richiedono tempi lunghi per il setup dell’attrezzatura e la scansione degli oggetti. Inoltre, non possono essere utilizzati dal personale del Centro in autonomia, requisito indispensabile data la frequenza dell’aggiornamento degli strumenti e delle tecnologie in uso nell’ambito della simulazione neonatale. Il CNR-ISTI ha quindi proposto di riutilizzare un algoritmo originariamente sviluppato per la ricostruzione 3D e il monitoraggio di ambienti coralliferi a partire da foto scattate da subacquei”.
“Le nostre tecnologie vengono pensate per massimizzarne il riuso su diversi domini applicativi, grazie alla pratica del paradigma dell’Open Science. Ad esempio, un algoritmo concepito per le scienze marine, se strutturato secondo questi dettami, può essere applicato direttamente ad un altro ambito, come quello medico” ha ricordato Coro.
Il Centro NINA, lo ricordiamo, è diretto da Cuttano con il supporto manageriale e tecnico dell’Ing. Serena Bardelli e una vasta squadra di medici, ed organizza percorsi di formazione neonatale per personale proveniente da tutta Italia.
Pubblicato originariamente su Quinewspisa giovedì 4 marzo 2021.
NinIA
NinIA — Riconoscitore automatico di comunicazione inefficace in un team di intervento neonatale
Il progetto si propone di implementare il software di Intelligenza Artificiale (IA) NinIA, che identifica automaticamente fasi di dialogo in simulazioni neonatali che includono potenzialmente una comunicazione non ottimale tra i membri del team ospedaliero, e di riassumere le parole chiave attorno alle quali ruotano queste fasi. Il software ha quindi come scopo l’identificazione di fasi di dialogo che dovrebbero essere sottoposte all’analisi di un esperto per la valutazione ed il miglioramento della comunicazione tra i membri di un team di intervento neonatale. Individuare automaticamente tali fasi inefficaci, infatti, permette di riassumere i momenti più critici di un intervento neonatale e di ridurre il tempo e lo sforzo richiesto agli esperti di comunicazione per analizzare e migliorare la comunicazione del team. Il sistema proposto si configura come un passo importante per l’esplorazione dei rapporti tra le persone coinvolte in uno scenario ospedaliero materno-infantile e per l’estrazione automatica di schemi di interazione che identifichino automaticamente momenti e scambi critici e inefficaci in una sessione simulata o reale.
Attualmente, il centro NINA, insieme al CNR-ISTI, ha prodotto una prova di concetto funzionante di NinIA, che produce principalmente due risultati: un’annotazione, sul file audio originale, delle fasi del dialogo che contengono una comunicazione potenzialmente inefficace (Figura 1); e una rappresentazione visuale in forma di “tags cloud” delle parole chiave pronunciate in tali fasi, che riassumono determinati atteggiamenti dei membri del team ospedaliero. In particolare, la dimensione delle parole che seguono corrisponde in modo direttamente proporzionale al loro peso.
nico piange sono facciamo faccio secondi volevo vedere preparate farmasi punto capito
NinIA effettua un’analisi del parlato basata su segmenti di durata “sillabica” (da 100 a 300 ms), seguendo l’ipotesi psicoacustica che l’informazione di un dialogo si sviluppi attorno alla sillaba piuttosto che al fonema (Wu et al. 1998). L’analisi dell’audio è completamente basata sulle sillabe pronunciate dai parlatori, un approccio che ha dimostrato particolare affidabilità nell’ambito del riconoscimento automatico del Parlato (Coro et al. 2007, Coro 2007). Inoltre, NinIA apprende le proprietà dei dialoghi direttamente dall’audio, sfruttando un approccio di IA “non supervisionato”, che permette di risparmiare tempo nella preparazione preliminare dei dati. Infine, il software combina tecniche di analisi del segnale e di IA con metodologie stato dell’arte di trascrizione automatica e di elaborazione automatica del testo (Coro et al. 2019), allo scopo di estrarre le parole più importanti attorno alle quali ruota la semantica dei dialoghi inefficaci.
Piano di lavoro
Attualmente, NinIA è una prova di concetto e siamo attualmente impegnati per evolvere il software verso un sistema pienamente funzionante, applicabile a tutte le simulazioni neonatali finora raccolte dal centro NINA ed anche a riunioni pre o post intervento. Inoltre, per ottimizzare e raffinare l’analisi, verrà introdotto un sistema di registrazione multi microfono che consentirà di registrare ogni parlatore indipendentemente dall’altro, in modo da produrre analisi per parlatore. Inoltre, si prevede di implementare o integrare un sistema di registrazione multi microfono e combinarlo a NinIA per valutare come questo migliori le prestazioni del software. Infine, NinIA sarà esteso con funzionalità di identificazione del parlatore in modo da implementare un’analisi per parlatore anche su registrazioni ambientali.
Riferimenti
Wu, S. L., Kingsbury, E. D., Morgan, N., & Greenberg, S. (1998, May). Incorporating information from syllable-length time scales into automatic speech recognition. In Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP’98 (Cat. No. 98CH36181) (Vol. 2, pp. 721-724). IEEE.
Coro, G., Cutugno, F., & Caropreso, F. (2007). Speech recognition with factorial-HMM syllabic acoustic models. In Eighth Annual Conference of the International Speech Communication Association.
Coro, G. (2007). A Step Forward in Multi-granular Automatic Speech Recognition (Doctoral dissertation, PhD Thesis, University “Federico II” Naples).
Coro, G., Panichi G., Pagano, P., & Perrone, E. (2019) NLPHub: An e-Infrastructure-based Text Mining Hub. Concurrency and Computation: Practice and Experience (submitted).
Coro, Gianpaolo, et al. “Automatic detection of potentially ineffective verbal communication for training through simulation in neonatology.”Education and Information Technologies(2022): 1-23.
Link
https://www.lanazione.it/pisa/cronaca/neonatologia-robotica-1.7562111
https://www.ao-pisa.toscana.it/index.php?option=com_content&view=article&id=5271:centro-nina-uno-studio-dimostra-che-il-fattore-umano-nella-formazione-in-simulazione-puo-essere-misurato
Simulatore Epidurale
Cos’è il progetto del simulatore epidurale?
Il simulatore epidurale, nato da una collaborazione tra medici dell’AOUP e ingegneri del Centro Piaggio, è un modello tridimensionale antropomorfo che riproduce le strutture anatomiche che il medico anestesista attraversa con l’ago al momento dell’esecuzione della tecnica di anestesia peridurale. Il simulatore è dotato di strutture anatomiche fedeli sia in termini di dimensioni che di resistenza al contatto, in questo modo il discente può apprendere dall’esperienza quale sia la giusta pressione da esercitare per eseguire la manovra e come individuare lo spazio epidurale.
Cos’è e come si effettua la procedura epidurale?
La tecnica epidurale rappresenta una procedura di anestesia locoregionale che prevede la somministrazione di farmaci al livello dello spazio epidurale, situato tra la superficie esterna della dura madre e la parete ossea del canale spinale (come rappresentato dalla figura). Tale procedura viene eseguita molto delicatamente, poiché il medico deve arrestare l’inserimento dell’ago prima di andare ad attraversare la dura madre con la conseguente fuoriuscita del liquido cefalorachidiano (la dura madre viene volontariamente attraversata quando si intende effettuare una procedura di anestesia spinale). L’anestesia
viene svolta utilizzando una specifica siringa a bassa resistenza, riempita da aria o acqua, che accompagna la progressione dell’ago, in modo delicato e lento, fintanto che nella siringa non si evidenzia uno “svuotamento” repentino, dovuto alla caduta di pressione presente nel canale epidurale. In quell’esatto momento il medico deve arrestare l’inserimento dell’ago ed inserire il catetere per la somministrazione dell’anestetico.
A cosa serve il simulatore per la procedura epidurale?
La delicatezza della procedura e l’importanza della corretta padronanza sollevano la necessità di un dispositivo di simulazione che consenta l’apprendimento in una condizione di totale sicurezza per il paziente:il simulatore epidurale. Nel dettaglio, le strutture anatomiche di cui è dotato il simulatore sono:
- Architettura ossea vertebrale ed apparato di sostegno, ricavate da una TAC del tratto rachideo lombosacrale di una donna in età fertile e stampate in 3D, caratterizzata dalla possibilità di flessione della struttura a simulare la posizione assunta dal paziente durante la procedura clinica;
- Legamento giallo e sacco durale
- Componente legamentosa interspinosa e sovraspinosa
- Muscolatura paravertebrale
- Cute e sottocute
Il dispositivo prevede la possibilità di inserire degli strati di sottocute di diverso spessore per andare a simulare molteplici condizioni di forma fisica del soggetto, in questo modo il discente può fare pratica andando a tastare il tessuto in corrispondenza delle vertebre per individuare l’esatto punto di inserzione dell’ago. Dopodiché potrà procedere all’inserimento dell’ago guidato dalla siringa a bassa resistenza, fintanto che non riterrà di essere arrivato nello spazio epidurale. Se il discente direziona l’ago in modo errato, potrà accorgersene per l’eccessiva opposizione del sistema osseo, sensazione tattile che percepirebbe anche nella realtà e che quindi permette di imparare a discriminare le sensazioni corrette da quelle scorrette. Nel caso in cui il discente superi invece lo spazio epidurale ed arrivi ad attraversare la dura madre, si evidenzierà una fuoriuscita di liquido dall’ago, rendendo evidente l’attraversamento dello spazio voluto e la necessità di ripetere la procedura.
Il sistema è costituito da strati separati ed intercambiabili in maniera semplice, ognuno simulante uno specifico strato tissutale; inoltre la struttura, compatta e leggera, risulta spostabile molto facilmente.
