Una recente revisione scientifica esplora l'uso dell'Intelligenza artificiale (AI) nelle case di cura per migliorare la qualità della terapia palliativa. Tra robot assistivi, sensori intelligenti e sistemi decisionali, le nuove tecnologie promettono miglioramenti significativi nella cura e nella qualità della vita degli anziani.
Un'indagine di Ruggiero Corcella
Dunque, dell’Intelligenza artificiale, ormai, sembra che non possiamo più farne a meno. In precedenza, ho cercato di darvi un’idea di quanto sta accadendo nel mondo anche a proposito delle cure palliative pediatriche. Oggi voglio proporvi un’interessante revisione scientifica degli studi pubblicati sul tema, applicato però alle case di riposo. Credo sia interessante, perché fornisce un quadro piuttosto esaustivo su come l’innovazione tecnologica possa fornire risposte in ambito di cura. Gli autori hanno esaminato 3.255 articoli e alla fine ne hanno considerati validi 19 per la loro analisi.
Anziani in aumento e nuove esigenze di cura
La premessa è di contesto: la popolazione mondiale sta invecchiando rapidamente, ponendo nuove sfide ai sistemi sanitari e assistenziali. Entro il 2030, oltre 60 paesi avranno almeno due milioni di persone sopra i 65 anni. Questo fenomeno rende urgente l’adozione di strategie innovative per rispondere efficacemente alle necessità di assistenza, specialmente nelle case di cura, dove la pressione sui servizi aumenta esponenzialmente. In questo ambito, le case di cura devono affrontare la crescente domanda di assistenza specializzata e continua, assicurando non solo il soddisfacimento delle esigenze cliniche, ma anche la qualità della vita e il benessere emotivo degli ospiti.
L’importanza della terapia palliativa
La terapia palliativa è un approccio assistenziale completo che mira ad alleviare la sofferenza e migliorare la qualità della vita, specialmente nelle fasi avanzate delle malattie croniche o terminali. Si occupa di gestire il dolore, alleviare sintomi debilitanti come nausea, affaticamento, dispnea e altri disturbi fisici, ma si concentra anche sull’aspetto emotivo, psicologico e spirituale del paziente e della famiglia. L’importanza della terapia palliativa nelle case di cura è cruciale, perché può significativamente ridurre le ospedalizzazioni non necessarie e migliorare la percezione della qualità dell’assistenza da parte delle famiglie. Nonostante ciò, esistono ancora barriere significative alla sua implementazione efficace: la mancanza di una definizione universalmente accettata e la scarsa formazione degli operatori sanitari possono creare confusione e limitare il corretto utilizzo delle tecniche palliative. Inoltre, le differenze culturali e normative tra paesi aggiungono ulteriori sfide all’integrazione uniforme di queste cure nelle pratiche assistenziali.
Intelligenza artificiale: una risorsa strategica
L’intelligenza artificiale (IA) si è dimostrata un utile strumento per migliorare la cura palliativa. Secondo la revisione scientifica intitolata «Artificially intelligent nursing homes: a scoping review of palliative care interventions» (INSERIRE IL LINK: https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1484304) condotta da Isabel Ronan, Sabin Tabirca, David Murphy, Nicola Cornally, Mohamad M. Saab e Patrice Crowley, ricercatori presso la University College Cork in Irlanda, e pubblicata su Frontiers Digital Health, diversi studi hanno esplorato l’uso dell’AI in contesti di assistenza residenziale, dimostrando risultati promettenti, sia nella gestione clinica che nell’assistenza quotidiana.
Robot assistivi e sistemi intelligenti fisici
Molti interventi di AI nelle case di cura si basano sull’uso di robot assistivi che interagiscono con gli anziani. Questi dispositivi forniscono stimoli audiovisivi, aiutano a contrastare la solitudine, offrono supporto emotivo e migliorano le capacità cognitive e la qualità generale della vita dei residenti. Sistemi intelligenti fisici, come altoparlanti intelligenti e tessuti smart, sono stati testati con successo per monitorare la salute, rilevare emergenze e supportare l’interazione sociale degli anziani.
Sistemi decisionali avanzati per la salute degli anziani
Altri studi si concentrano sull’uso di sistemi decisionali basati sul Machine Learning (ML), che analizzano dati clinici e sensoriali per prevedere e prevenire il deterioramento fisico degli ospiti. Questi sistemi supportano gli operatori sanitari nell’identificazione precoce di rischi, come le cadute o il declino cognitivo, migliorando la tempestività e l’efficacia degli interventi.
Sfide da affrontare: definizioni e dati
Tuttavia, l’applicazione dell’AI incontra ancora importanti ostacoli. Uno dei più rilevanti è la mancanza di definizioni chiare e condivise di cosa si intenda esattamente per terapia palliativa in contesti tecnologici. La disponibilità limitata di dati standardizzati rappresenta un altro problema significativo, ostacolando lo sviluppo di soluzioni universalmente applicabili e impedendo una comparazione efficace dei risultati tra studi diversi.
Coinvolgimento degli utenti e operatori sanitari
È cruciale che gli sviluppatori coinvolgano operatori sanitari e residenti nella progettazione e valutazione delle tecnologie. Nonostante ciò, pochi studi hanno incluso sistematicamente il feedback diretto degli utenti finali, aspetto che potrebbe compromettere la reale utilità delle soluzioni proposte. Un coinvolgimento maggiore potrebbe garantire che le soluzioni tecnologiche sviluppate siano effettivamente accettate e integrate nelle routine assistenziali.
Verso soluzioni integrate e inclusive
La revisione indica chiaramente che il futuro della terapia palliativa nelle case di cura passa dall’integrazione di diversi approcci tecnologici, come sistemi decisionali e robotica assistiva, e dal superamento delle attuali barriere.
Prospettive future e raccomandazioni degli esperti
Gli autori sottolineano l’importanza di creare sistemi integrati e interattivi, standardizzare dati e definire chiaramente la terapia palliativa. Raccomandano una maggiore standardizzazione dei dati, una definizione più precisa e condivisa di terapia palliativa e una stretta collaborazione tra esperti di salute, sviluppatori tecnologici e utenti finali per progettare soluzioni efficaci e sostenibili.
