L’intelligenza artificiale nell’infermieristica: un nuovo paradigma di cura

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando vari settori, e l’infermieristica non fa eccezione. Questa tecnologia sta trasformando il panorama infermieristico, automatizzando compiti ripetitivi, aiutando nel processo decisionale clinico, facilitando il monitoraggio remoto dei pazienti e fornendo opportunità di apprendimento continuo. Inoltre può semplificare la gestione della documentazione, la raccolta di dati e la programmazione di attività, consentendo agli infermieri di dedicare più tempo all’interazione diretta con i pazienti.

I ricercatori hanno studiato l’intelligenza artificiale per diversi decenni, ma il suo utilizzo nella pratica rimane relativamente nuovo. Quando gli infermieri implementano l’utilizzo della IA come strumenti di decisione clinica possono elaborare rapidamente grandi quantità di dati per identificare i rischi, raccomandare interventi e semplificare il flusso di lavoro. Tuttavia, per trasformare veramente la pratica infermieristica, le limitazioni devono essere affrontate con il contributo di professionisti sanitari.

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Comprendere come funziona l’intelligenza artificiale rispetto agli strumenti tradizionali può aiutare il personale infermieristico a scegliere la migliore opzione in base alla specifica situazione di cura. Ad esempio, quando si valuta il rischio di lesioni da pressione o cadute, gli strumenti di IA considerano il rischio nel tempo e possono modificare il modo in cui eseguono i calcoli per migliorarne l’accuratezza.

Gli strumenti di valutazione del rischio tradizionali considerano un numero limitato di variabili in un singolo punto nel tempo e non possono tenere conto delle variazioni individuali. In altre parole, gli strumenti di intelligenza artificiale “imparano” a essere più specifici e accurati, identificando i pazienti a rischio che altrimenti sarebbero trascurati, analizzando più dati rispetto alle normali scale di valutazione, compresi i dati non facilmente disponibili nell’EHR (fascicolo sanitario elettronico), come i dati dei consumatori e i dati pubblicamente riportati.

Queste informazioni aggiuntive, quando combinate con un sottoinsieme di dati EHR, possono risultare in un’analisi del rischio o della probabilità più robusta rispetto agli strumenti di valutazione del rischio tradizionali in un dato momento. In questa direzione, seppur in ambito farmaceutico, la McKinsey & Company ha collaborato con i sistemi sanitari per combinare i loro dati con i dati EHR longitudinali per sviluppare farmaci oncologici. Con l’EHR anche la scienza infermieristica trarrebbe beneficio dall’integrazione di molteplici fonti di dati (compresi i risultati riportati dai pazienti, le preferenze dei pazienti e le considerazioni socio-economiche).

Un’altra implementazione di uso quotidiano di questa tecnologia riguarda il monitoraggio, remoto e non, dei parametri vitali dei pazienti. Grazie a dispositivi indossabili e sensori intelligenti è possibile inviare dati in tempo reale, consentendo una risposta immediata in caso di anomalie in ambiente extra-ospedaliero. Questi dispositivi possono monitorare vari parametri vitali, come la frequenza cardiaca, il flusso sanguigno e le variazioni dello sforzo respiratorio.

In ambito intra-ospedaliero questi dispositivi di monitoraggio, basati sull’intelligenza artificiale, sono in gradi di analizzare, oltre i parametri vitali sopracitati, anche: la temperatura, la pressione arteriosa, il polso, la frequenza respiratoria, la misurazione dell’apporto e delle perdite di liquidi (bilancio idrico), e spesso, la misurazione giornaliera della pressione intracranica e/o del peso corporeo.

L’analisi costante di questi dati uniti al Machine Learning, metodo con cui l’intelligenza artificiale “apprende”, permette identificare modelli o tendenze che possono indicare un rischio per la salute del paziente. Ad esempio, un algoritmo di IA può essere addestrato per riconoscere i segni di una malattia cardiaca, analizzando i dati del monitoraggio cardiaco. 

L’implementazione dell’intelligenza artificiale in infermieristica non è una scienza perfetta. Il successo richiede un’attenta considerazione dello strumento più utile, l’impegno con le infermiere che effettivamente utilizzeranno lo strumento e il coinvolgimento degli infermieri nella sua implementazione e valutazione.

In conclusione, l’intelligenza artificiale offre opportunità significative per l’automazione dei compiti ripetitivi in infermieristica, ma richiede una gestione attenta delle implicazioni etiche e un impegno continuo nella formazione e nell’adattamento alle nuove dinamiche.

La professione infermieristica potrebbe richiedere un cambiamento radicale della formazione, con specializzazioni e percorsi universitari ad hoc in alcune aree, come le cure primarie, la neonatologia, la salute mentale, l’intensiva e l’emergenza, la medica e la chirurgica. Ciò contribuirebbe a mantenere elevate competenze professionali di fronte alle evoluzioni tecnologiche.

Mauro Marcone

Fonte: Nurse Times

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