L’intelligenza artificiale trova sempre più spazio nella medicina, con strumenti che migliorano la gestione del paziente soprattutto in anestesia e rianimazione. A partire dalla valutazione del rischio fino all’organizzazione delle risorse, queste tecnologie modificano il modo di lavorare di medici e operatori sanitari. Durante l’evento «L’Ai Week» tenutosi a Rho-Fiera Milano nel 2025, Elena Bignami, presidente della società italiana di anestesia, analgesia, rianimazione e terapia intensiva , ha illustrato i principali vantaggi offerti dall’IA nel contesto clinico.
La stratificazione del rischio individuale del paziente
Bignami ha messo in evidenza come l’utilizzo dell’intelligenza artificiale consenta di passare da una valutazione generica del rischio di complicanze a una stratificazione specifica e personalizzata per ogni paziente. Questo significa smettere di considerare solo il tipo di intervento, ad esempio un’appendicectomia acuta, e iniziare a valutare in dettaglio le probabilità che ciascun individuo sviluppi particolari problematiche. L’approccio personalizzato si basa su dati clinici, anamnesi, parametri biologici e numerosi fattori individuali.
Questa stratificazione aiuta a prevedere quali complicanze si potrebbero manifestare come l’insufficienza renale acuta o altri danni d’organo. Così è possibile pianificare interventi mirati e tempestivi in presenza di segnali di rischio, migliorando la risposta clinica e riducendo situazioni di emergenza. Il sistema analizza numerosi parametri contemporaneamente, con una precisione che supera quella delle valutazioni tradizionali, offrendo indicazioni più realistiche e dettagliate.
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Ottimizzare la gestione del periodo perioperatorio
La capacità di definire il rischio specifico permette di organizzare con maggiore efficacia tutte le fasi che circondano l’intervento chirurgico, denominate periodo perioperatorio. Esse includono il prericovero, la fase intraoperatoria e il postoperatorio. Bignami ha sottolineato l’importanza di intervenire sia sul piano clinico, sia su quello organizzativo, considerando con attenzione le risorse limitate di strutture ospedaliere.
L’intelligenza artificiale, integrando dati clinici e logistici, consente di assegnare priorità e misure adeguate per ogni paziente, prevenendo complicanze e allocando risorse come spazi in terapia intensiva o personale specializzato in modo efficiente. Questo riduce la durata di ricoveri inutili e migliora i risultati clinici, senza sprecare capacità operative o materiali.
Uso delle risorse in ambienti ad alta specializzazione
Un esempio concreto riguarda la sala operatoria, definita da Bignami come un ambiente costoso e ad alta performance. Ogni minuto di utilizzo ha un impatto economico e clinico elevato. L’intelligenza artificiale aiuta a gestire turni, tempi di attività e priorità in modo da evitare tempi morti e sfruttare al massimo la disponibilità della sala.
Questi strumenti permettono anche di identificare in anticipo le necessità di risorse aggiuntive, come terapia intensiva o supporto di altri specialisti, coordinando il lavoro di équipe differenti. La pianificazione è affinata per adattarsi a imprevisti, senza che questo comprometta la qualità assistenziale.
La precisione nell’organizzare il personale e gli spazi si traduce in un miglior trattamento per il paziente, che riceve l’assistenza più adeguata nel momento giusto. Inoltre, riduce i costi senza sacrificare la sicurezza, aspetto sempre più importante in un contesto sanitario con risorse sotto pressione.