Home AI Experience - Congresso 2025 Riconoscimento precoce e rischio di riacutizzazione in BPCO

Riconoscimento precoce e rischio di riacutizzazione in BPCO

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Il prompt che abbiamo usato

Ecco l’esempio che abbiamo usato per interrogare l’AI​

Nei pazienti con BPCO seguiti in Medicina Generale, quali sono oggi i migliori predittori clinici, funzionali e anamnestici di riacutizzazione secondo la letteratura recente? Gli strumenti attualmente disponibili (CAT, mMRC, storia di riacutizzazioni, eosinofili, comorbidità) consentono una stratificazione del rischio realmente accurata oppure emergono nuovi indicatori e modelli (inclusi quelli basati su IA o dati digitali) che migliorano il riconoscimento precoce dei pazienti “high-risk”?​


Cosa fa questo prompt​

  • 📌 Identifica i predittori forti di riacutizzazione (storia pregressa, eosinofilia, comorbidità, fumo, declino FEV1…)​
  • 📌 Confronta strumenti classici (CAT, mMRC) con nuovi modelli predittivi​
  • 📌 Analizza le evidenze sull’uso di IA e monitoraggi digitali per individuare peggioramenti precoci​
  • 📌 Fornisce una mappa chiara dei criteri attuali per riconoscere chi si riacutizzerà

Consensus

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