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Il Banfield Pet Hospital ha pubblicato il suo rapporto annuale sulla veterinaria. Leggete come i Big Data stanno cambiando il panorama della medicina veterinaria.
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Grazie alle tecnologie digitali e alle sofisticate tecniche analitiche, possiamo raccogliere ed elaborare grandi quantità di dati diversi più velocemente che mai. Conosciuti come "Big Data", questi insiemi di dati grandi, complessi e in rapido accumulo stanno trasformando il modo in cui le industrie operano. In medicina veterinaria, tutto ciò include l'identificazione di popolazioni ad alto rischio e la modellazione di processi epidemiologici, l'individuazione di minacce emergenti e la comprensione della salute e delle malattie negli animali domestici e nelle persone.
In Banfield abbiamo accesso a grandi quantità di dati grazie al nostro sistema proprietario di dati e cartelle cliniche elettroniche, che contiene informazioni su oltre 9,5 milioni di visite e 3,5 milioni di animali visitati all'anno, con una media di circa 70 dati registrati per visita. Queste informazioni ci permettono di studiare i risultati dei pazienti e di monitorare le tendenze della salute degli animali domestici per migliorare la qualità della medicina veterinaria.
Ci impegniamo a condividere i nostri risultati con la professione in generale e dal 2017 abbiamo pubblicato una serie di Veterinary Emerging Topics (VET)™ Reports su argomenti che vanno dall'osteoartrite all'obesità, dalla qualità al miglioramento della sicurezza. Il Rapporto VET 2023 di quest'anno è incentrato su come utilizzare i Big Data per creare impatto. Il rapporto completo è disponibile su Banfield Exchange e di seguito sono riportati alcuni esempi di come utilizziamo i dati per migliorare la qualità della medicina veterinaria e per far progredire la salute degli animali domestici, nonché le azioni che potete intraprendere nel vostro studio.
Riduzione della mortalità legata all'anestesia
Sebbene sia raro, anche piccole riduzioni della mortalità legata all'anestesia possono avere un significato enorme per i pazienti, i clienti e i team veterinari.
. Grandi dati: Abbiamo raccolto letteratura peer-reviewed, linee guida professionali e prese di posizione e abbiamo esaminato i dati interni delle cartelle cliniche e dei rapporti sulla sicurezza per identificare i rischi sistemici e locali associati all'anestesia. Abbiamo quindi sviluppato e implementato standard di qualità medica (MQS) per ridurli.
. Grande impatto: Sei mesi dopo l'implementazione degli MQS, i tassi di mortalità sono diminuiti, prevenendo almeno un decesso aggiuntivo ogni 10.000 procedure. Abbiamo assistito a riduzioni continue e sostenute di questi tassi e, ad oggi, abbiamo registrato i tassi di mortalità più bassi mai misurati. Anche con questo impatto positivo, continueremo a "inseguire lo zero" e a utilizzare costantemente i dati per apportare miglioramenti dove possibile.
Identificare gli animali domestici a rischio di malattia renale
Le ricerche hanno rilevato che la malattia renale cronica (CKD) è la principale causa di mortalità nei gatti di età superiore ai 5 anni e in genere ha una prognosi ancora peggiore nei cani.
. Big Data: I dati delle nostre cartelle cliniche sono stati utilizzati per costruire modelli di previsione del rischio di sviluppare la CKD nei gatti e nei cani applicando metodi avanzati di apprendimento automatico ai dati raccolti durante le visite veterinarie di routine.
. Grande impatto: L'apprendimento automatico applicato ai Big Data può supportare il processo decisionale veterinario migliorando la diagnosi precoce della CKD, offrendo una maggiore opportunità di intervento, che può tradursi in una migliore qualità di vita e in una sopravvivenza più lunga. Poiché si basano su dati già raccolti durante le visite veterinarie di routine, i modelli potrebbero essere facilmente implementati nella pratica ospedaliera o nei software dei laboratori diagnostici, come RenalTech, per supportare direttamente i veterinari nelle decisioni cliniche.
"Analizzando i dati medici provenienti dalle visite dei pazienti di Banfield nel corso di due decenni, gli scienziati di Mars Petcare hanno creato lo strumento RenalTech che utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere se un gatto svilupperà la CKD fino a due anni prima della diagnosi clinica tradizionale", ha dichiarato Nefertiti Greene, Presidente di Mars Science & Diagnostics. "Disponibile per i veterinari che utilizzano i laboratori di riferimento Antech negli Stati Uniti, RenalTech è in grado di prevedere la CKD con un'accuratezza superiore al 95%. Questo strumento è il primo di molti altri diagnostici predittivi che Mars Petcare ha in cantiere, in quanto continuiamo a investire per consentire un'assistenza sanitaria più personalizzata per gli animali domestici"
Riconoscere i fattori di rischio per gli eventi avversi associati al vaccino
Gli eventi avversi associati ai vaccini (VAAE) sono rari, ma i clienti preoccupati possono rifiutare o ritardare le vaccinazioni dei loro animali domestici, lasciandoli vulnerabili a malattie infettive prevenibili.
. Big Data: Abbiamo collaborato con il College of Veterinary Medicine della Purdue University per completare quello che riteniamo essere il più grande studio sulle VAAE nei cani fino ad oggi. L'incidenza in questa analisi è stata di 18,4 VAAE per 10.000 cani vaccinati, meno della metà rispetto a 15 anni fa. I cani più piccoli, quelli di razze particolari e quelli che hanno ricevuto più vaccini nella stessa visita avevano maggiori probabilità di subire una VAAE.
. Grande impatto: Il forte calo dell'incidenza delle VAAE suggerisce che i vaccini più recenti sono più sicuri, il che probabilmente dimostra la diligenza e la responsabilità dei produttori di vaccini. Sono in programma ulteriori indagini su questi casi, tra cui la collaborazione con il gruppo Wisdom per esaminare come i fattori genetici possano influenzare il rischio di VAAE, studi sulle VAAE feline e altro ancora.
La realizzazione del pieno potenziale dei Big Data per migliorare l'individuazione delle malattie, l'erogazione delle cure e la sostenibilità della medicina veterinaria richiederà un impegno costante e collaborativo per raccogliere le informazioni necessarie. Ad esempio, gli associati di Banfield e Mars Veterinary Health, insieme ai colleghi di Mars Petcare, hanno recentemente collaborato per sviluppare il più grande set di dati della medicina veterinaria. La MARS PETCARE BIOBANKTM comprenderà i dati raccolti da 10.000 cani e 10.000 gatti nell'arco di 10 anni, con l'obiettivo di promuovere una maggiore conoscenza scientifica per il futuro della medicina veterinaria.
I miglioramenti nella salute degli animali da compagnia saranno accelerati solo se collaboriamo in tutta la professione. Parlate con l'équipe del vostro ospedale di come potreste svolgere un ruolo, sia che si tratti di ampliare l'uso delle cartelle cliniche elettroniche e di altre tecnologie digitali, sia che si tratti di svolgere un lavoro di analisi dei dati presso il vostro ospedale o di contribuire a uno dei grandi sforzi di aggregazione dei dati in corso. In ogni caso, migliorerete la qualità della medicina veterinaria a sostegno del futuro della salute degli animali domestici.
