Gli interventi potenziati dall’intelligenza artificiale possono migliorare alcuni esiti di salute nei pazienti oncologici adulti, in particolare qualità di vita, carico dei sintomi, ansia e autoefficacia. Lo indica una meta-analisi di studi controllati randomizzati pubblicata su Worldviews on Evidence-Based Nursing, che ha valutato l’efficacia di applicazioni di IA integrate nei percorsi di assistenza oncologica.
La revisione, condotta da ricercatori cinesi, ha incluso 10 studi controllati randomizzati. L’obiettivo era verificare se gli interventi supportati dall’IA producessero benefici misurabili sugli outcome di salute dei pazienti adulti con cancro.
I risultati mostrano un miglioramento significativo della qualità di vita, con una differenza media standardizzata pari a 0,89 (IC 95%: 0,06-1,73), e dell’autoefficacia, con SMD 0,55 (IC 95%: 0,06-1,03). Parallelamente, gli interventi basati su IA sono risultati associati a una riduzione del carico dei sintomi, con SMD -0,81 (IC 95%: da -1,44 a -0,18), e dell’ansia, con SMD -0,20 (IC 95%: da -0,32 a -0,07).
L’efficacia sembra dipendere anche dal tipo di tecnologia utilizzata. I sistemi basati su raccomandazioni algoritmiche hanno mostrato un effetto più marcato sulla qualità di vita rispetto ai semplici avvisi di rischio: SMD 1,49 (IC 95%: 0,04-2,93) contro SMD 0,33 (IC 95%: 0,03-0,63).
Anche la durata dell’intervento appare rilevante. Gli interventi di durata inferiore a 3 mesi hanno mostrato risultati migliori, con SMD 1,49 (IC 95%: 0,04-2,93), mentre quelli di durata pari o superiore a 3 mesi hanno evidenziato un effetto più contenuto e non statisticamente significativo, con SMD 0,19 (IC 95%: da -0,04 a 0,43).
Secondo gli autori, l’introduzione dell’IA nella pratica oncologica dovrebbe privilegiare tecnologie percepite come utili, facilmente accettabili dai pazienti e realmente integrate nel lavoro clinico. Un possibile ambito di applicazione riguarda il supporto alla documentazione e alle attività a bassa complessità, così da ridurre il carico operativo del personale infermieristico e preservare più tempo per l’assistenza diretta.
Gli autori raccomandano inoltre di integrare percorsi di alfabetizzazione sull’IA nella formazione infermieristica e nella pratica quotidiana, anche attraverso framework dedicati come il modello N.U.R.S.E.S. L’obiettivo non è sostituire la relazione di cura, ma usare l’IA per alleggerire compiti ripetitivi, migliorare il monitoraggio e sostenere interventi più personalizzati.
Nel complesso, la meta-analisi suggerisce che gli interventi potenziati dall’intelligenza artificiale possono offrire benefici concreti nell’assistenza ai pazienti oncologici. Tuttavia, il numero limitato di studi disponibili impone cautela: serviranno ulteriori RCT, con campioni più ampi e follow-up più lunghi, per chiarire quali applicazioni siano realmente più efficaci, sostenibili e trasferibili nella pratica clinica.
Fonte: Worldviews on Evidence-Based Nursing, 2026
https://sigmapubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/wvn.70117
