PharmAvision: Integrazione di Computer Vision basata su YOLOv8 e Assistenza Vocale per il Riconoscimento Avanzato e la Verifica di Farmaci nei Carrelli d'Emergenza

Gli errori terapeutici legati all'utilizzo di farmaci scaduti, mancanti o mal identificati nei carrelli d'emergenza rappresentano una criticita' rilevante per la sicurezza del paziente e la responsabilita' legale del personale sanitario. PharmAvision propone una soluzione tecnologica integrata che sfrutta l'intelligenza artificiale per automatizzare il controllo dei farmaci attraverso un sistema mobile basato su visione artificiale (YOLOv8), Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e assistenza vocale. Il modello e' stato addestrato su un dataset originale di 1000 immagini annotate provenienti da quattro carrelli d'emergenza in uso presso tre strutture della ASL Roma 2, con tecniche di data augmentation che hanno portato il set effettivo a oltre 5000 immagini. I test hanno mostrato un'accuratezza dell'OCR del 94.7% sulle date di scadenza, un F1-score medio del 92.6% nel riconoscimento dei farmaci e una riduzione del 73% nei tempi di verifica rispetto alle checklist cartacee. I dati rilevati vengono archiviati con timestamp, firma elettronica e hash SHA-256, garantendo tracciabilita' forense e conformita' al Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR). La modalita' vocale consente l'interazione hands-free anche in ambienti rumorosi, migliorando l'ergonomia operativa. PharmAvision si configura come un'app mHealth ad alto impatto, capace di aumentare l'efficienza, ridurre il rischio clinico e tutelare gli operatori. Lo studio pilota, condotto presso l'U.O. Nefrologia e Dialisi OSE, conferma la fattibilita' e l'efficacia del sistema. Si propone uno studio multicentrico che valuti la possibilita' di implementare lo strumento a livello aziendale.