Perché parlare di IA in Terapia Intensiva, oggi
L’intelligenza artificiale non è più un “tema del futuro”, ma una realtà che sta entrando (in modo più o meno visibile) nei contesti clinici ad alta complessità.
L’obiettivo è comprendere quale impatto possa avere in Terapia Intensiva e, soprattutto, quale sia la prospettiva infermieristica di fronte a questa innovazione: un supporto concreto al lavoro assistenziale oppure una fonte di nuove criticità?
Il punto di partenza è chiaro: introdurre tecnologia non significa automaticamente migliorare la cura. La domanda “alleata o sfida” apre infatti diverse questioni operative e organizzative:
l’IA può ridurre il sovraccarico informativo? Può aumentare la sicurezza e la tempestività degli interventi? Oppure rischia di introdurre errori, opacità nei processi decisionali e nuove forme di stress assistenziale?
Terapia Intensiva: un ambiente “data-driven”
La Terapia Intensiva viene descritta come un’area ad alta specializzazione, orientata alla gestione, monitoraggio e trattamento di pazienti critici, con supporto delle funzioni vitali tramite tecnologie avanzate e personale altamente qualificato.
È un ambiente dove tempestività e decision making hanno un peso enorme. Ed è proprio per questo che la TI viene spesso definita un contesto data-driven.
Ogni paziente genera una quantità enorme di informazioni (monitor multiparametrici, ventilatori, pompe infusionali, laboratorio ed emogas, referti, cartella clinica elettronica, documentazione infermieristica).
In tempo reale, questa “mole” può superare la capacità di elaborazione umana e trasformarsi in sovraccarico informativo. Qui l’IA può inserirsi come strumento capace di sintetizzare dati, individuare pattern e segnalare precocemente instabilità.
Che cos’è (davvero) l’Intelligenza Artificiale
Un passaggio fondamentale è chiarire che l’intelligenza artificiale non è un unico software “magico”, ma un insieme di sistemi e tecniche capaci di analizzare dati, apprendere dall’esperienza e supportare le decisioni clinico-assistenziali.
Tra le principali categorie rientrano:
- Machine Learning (ML): apprende da esempi e riconosce schemi ricorrenti.
- Deep Learning (DL): utilizza reti neurali con più strati, particolarmente utile per dati complessi (ad esempio le immagini).
- Natural Language Processing (NLP): consente di interpretare testo e linguaggio, con applicazioni come assistenti virtuali e chatbot.
L’aspetto chiave è che l’IA può offrire un supporto importante, ma non deve mai trasformarsi in un “pilota automatico” della cura: senza governance e pensiero critico, il rischio non è eliminare l’errore, ma semplicemente spostarlo altrove.
Dove può aiutare in TI: early warning, predizione e “precision nursing”
Tra le applicazioni più promettenti rientra il monitoraggio predittivo: algoritmi capaci di confrontare l’andamento dei parametri vitali e dei principali dati clinici con modelli costruiti su grandi volumi di informazioni (Big Data), per intercettare in anticipo segnali di deterioramento e ridurre i tempi di risposta.
L’obiettivo è individuare pattern che spesso, nella pratica quotidiana, emergono in modo graduale e “silenzioso”, anticipando eventi critici come sepsi/shock, peggioramento respiratorio o danno renale acuto (AKI).
In concreto, questa logica può tradursi in strumenti come dashboard di sintesi, alert intelligenti e score predittivi integrati nel monitor multiparametrico o nella cartella clinica elettronica, con un impatto potenziale sulla tempestività degli interventi e sulla standardizzazione di alcuni processi decisionali.
Per la professione infermieristica, questo scenario apre un tema particolarmente rilevante. L’utilizzo strutturato dei “nursing data” può diventare una leva strategica non solo per documentare l’assistenza, ma anche per misurare e prevedere rischi e bisogni.
In questo senso si rafforza l’idea di “precision nursing”: piani assistenziali personalizzati e dinamici, modulati non soltanto su protocolli generalisti, ma anche su pattern di rischio e trend individuali che emergono dai dati.
Il valore aggiunto, però, resta nella capacità di integrare questi strumenti con l’osservazione clinica e il giudizio professionale, evitando che l’alert diventi un automatismo e mantenendo l’attenzione sul contesto del singolo paziente.
I rischi dell’intelligenza artificiale: bias, “scatola nera”, alarm fatigue e deumanizzazione
Accanto alle opportunità, è importante considerare alcune criticità molto concrete.
Bias algoritmico
Se i dati di addestramento non rappresentano in modo adeguato la popolazione reale (per età, comorbidità, contesto organizzativo, pratiche cliniche), l’algoritmo può produrre risultati distorti e amplificare disuguaglianze, portando a stime di rischio meno accurate per alcuni gruppi di pazienti.
Trasparenza e spiegabilità
Molti modelli, soprattutto quelli basati su deep learning, possono risultare poco interpretabili: la famosa “scatola nera”. Senza spiegabilità è difficile costruire fiducia nell’output, capire perché un certo alert viene generato e, soprattutto, diventa più complesso attribuire responsabilità, individuare errori sistematici e correggere il modello nel tempo.
Alarm fatigue
In Terapia Intensiva il tema è già attuale anche senza IA: un singolo paziente può generare numerosi allarmi, spesso di scarsa rilevanza clinica. Se gli alert predittivi aumentano senza un’adeguata taratura, cresce il rischio di saturare l’attenzione, ridurre l’efficacia degli avvisi davvero importanti e aumentare stress e burnout. In questo scenario, il ruolo infermieristico resta centrale: ricevere l’alert, contestualizzarlo, valutarlo criticamente, comunicare con il team e documentare la risposta assistenziale.
Deumanizzazione della cura
Se mal governata, la tecnologia può finire per “dettare tempi e ritmi”, riducendo spazio alla relazione di cura e all’ascolto. In Terapia Intensiva la relazione non è solo con il paziente, ma anche con familiari e caregiver: l’IA dovrebbe liberare tempo e risorse per una cura più attenta e personalizzata, non sostituire la dimensione umana dell’assistenza.
Tecnologia sì, ma con supervisione, etica e competenza
Se la sanità è sempre più data-driven, anche la professione infermieristica deve diventare critically-driven: guidata da pensiero critico, etica e responsabilità, per usare gli strumenti tecnologici senza perdere di vista la persona.
L’IA può essere davvero utile solo se chi la utilizza ne comprende i limiti, sa interpretarne gli output e li trasforma in scelte assistenziali appropriate.
È altrettanto importante partecipare alla co-progettazione dei sistemi: senza il contributo di chi lavora sul campo, il rischio è introdurre strumenti poco usabili o che aumentano il carico di lavoro.
Anche l’OMS (2021, Ethics and Governance of Artificial Intelligence for Health) richiama la necessità di formazione adeguata, supervisione umana e competenze per valutare criticamente gli algoritmi.
La risposta alla domanda “alleata o sfida?” resta quindi, dipende: l’IA è un’alleata quando è governata, validata, sicura e integrata nei processi, e quando migliora davvero l’assistenza senza generare burocrazia o allarmi inutili.
Se invece viene adottata senza formazione, senza regole e senza responsabilità chiare, può aumentare opacità decisionale, alarm fatigue e stress operativo, riducendo la centralità della professione.
La vera sfida non è scegliere tecnologia sì o no, ma guidare l’innovazione mantenendo al centro sicurezza, appropriatezza e relazione di cura.
I contenuti di questo articolo sono basati sulla videolezione “Intelligenza Artificiale in Terapia Intensiva: alleata o sfida per l’assistenza infermieristica?” a cura del Dr. Mario Viviano, Infermiere di terapia Intensiva – Fondazione Policlinico Universitario Campus Bio-Medico. Il materiale originale è parte del Percorso Formativo ECM 2026 Infermiere Online Critical Care, pubblicato da Medical Evidence. I contenuti sono utilizzati a scopo divulgativo e restano di proprietà dei rispettivi autori.
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