Dolore e intelligenza artificiale: verso una valutazione automatica affidabile?

Un documento di consenso di esperti esplora possibilità e limiti dell’Automatic Pain Assessment

Valutare il dolore è una delle sfide più complesse in medicina. Nonostante l’ampia disponibilità di scale e strumenti osservazionali, l’esperienza soggettiva del dolore continua a rappresentare un terreno difficile, soprattutto nei pazienti con difficoltà a comunicare, ricoverati in terapia intensiva o con disabilità cognitive o in età pediatrica. In questo contesto, si stanno facendo strada soluzioni basate sull’intelligenza artificiale (IA), capaci di raccogliere e interpretare segnali fisiologici, espressioni facciali, parametri vocali e altri dati per rilevare automaticamente la presenza e l’intensità del dolore. Ma queste tecnologie sono davvero pronte per l’uso clinico?

A porsi questa domanda è stato un ampio gruppo di ricercatori ed esperti italiani che hanno elaborato uno studio recentemente pubblicato sul Journal of Anesthesia, Analgesia and Critical Care*. Il lavoro ha avuto un duplice obiettivo: comprendere il grado di accettazione clinica dei sistemi di Automatic Pain Assessment (APA) e stabilire, attraverso un consenso strutturato, le condizioni minime per un loro impiego sicuro, efficace ed eticamente fondato nella pratica medica.

Lo studio si è articolato in due fasi. La prima è stata una vasta indagine online che ha coinvolto 628 operatori sanitari — medici, infermieri, fisioterapisti e psicologi — ai quali è stato sottoposto un questionario sulle potenzialità degli APA, la loro percezione del beneficio clinico e le preferenze in termini di modalità di utilizzo.

I risultati hanno mostrato un’apertura significativa verso questa tecnologia. In particolare, è emerso un forte apprezzamento per la capacità degli APA di migliorare la gestione analgesica in pazienti con capacità comunicative limitate. Non meno rilevante è stata la preferenza netta per un approccio multimodale, cioè l’uso simultaneo di diversi segnali (fisiologici, espressivi, vocali, clinici) per aumentare l’accuratezza della rilevazione del dolore. Interessante anche l’elevata propensione dichiarata a utilizzare questi strumenti nella pratica quotidiana: il 65% di chi ha risposto si è detto pronto a farlo, con punte fino al 68% tra i medici.

Il confronto tra esperti: indicazioni per l’implementazione futura

Sulla base di questi risultati preliminari, gli autori hanno coinvolto un panel di 26 esperti nel campo della terapia del dolore e dell’intelligenza artificiale, a cui è stato chiesto di valutare dieci affermazioni chiave sull’utilità, l’efficacia e le condizioni necessarie per implementare gli APA. Il metodo adottato è stato quello Delphi, strutturato in due round successivi.

Il consenso è stato raggiunto su otto delle dieci affermazioni proposte. Tra i punti di maggiore convergenza:

• L’APA può supportare il personale clinico e il monitoraggio in tempo reale del dolore.

• È essenziale che il paziente sia informato sull’uso dell’IA e sui suoi limiti.
• Servono formazione specifica, controlli di qualità, gestione dei rischi e governance etica dei sistemi IA.
• È necessario che gli APA non si limitino a rilevare la presenza del dolore, ma che siano in grado di quantificarne l’intensità (es. scala NRS).

• Gli APA devono essere sviluppati con il contributo di stakeholder interdisciplinari.

Due affermazioni, tuttavia, non hanno ottenuto il livello minimo di consenso. La prima riguarda l’applicabilità trasversale degli APA sia al dolore acuto che a quello cronico; la seconda, la possibilità che questi strumenti migliorino direttamente l’efficacia dei trattamenti terapeutici. Il fatto che proprio questi due punti abbiano generato incertezza sottolinea l’attuale limite delle tecnologie APA: non è ancora chiaro in quali contesti clinici possano realmente fare la differenza, e se possano essere considerati solo strumenti di supporto o veri e propri attori nella decisione terapeutica.

Tra speranza tecnologica e necessità di cautela

Il quadro che emerge da questo studio è complesso ma promettente. Gli APA sono percepiti come una tecnologia utile, in particolare per quei pazienti che non possono comunicare il proprio dolore. Tuttavia, per diventare parte integrante della pratica clinica, queste tecnologie dovranno dimostrare solidità scientifica, precisione nel rilevamento, affidabilità nel tempo e, soprattutto, dovranno essere costruite in modo da preservare i principi etici fondamentali, come la trasparenza e la protezione dei dati personali.

Inoltre, l’integrazione degli APA richiederà una formazione specifica per gli operatori sanitari, che dovranno acquisire competenze non solo nell’utilizzo tecnico degli strumenti, ma anche nella loro interpretazione clinica. In altre parole, l’intelligenza artificiale non potrà — e non dovrà — sostituire il giudizio umano, ma affiancarlo e potenziarlo.

Prospettive future

Questo studio offre una base solida per guidare la futura ricerca nel campo dell’Automatic Pain Assessment. L’accento posto sulla multidisciplinarietà, sulla trasparenza e sull’uso responsabile delle tecnologie apre la strada a uno sviluppo coerente e orientato al miglioramento reale della qualità delle cure. Ma per arrivare a un’implementazione diffusa, sarà necessario rispondere a domande ancora aperte: in quali patologie il dolore può essere valutato in modo affidabile da una macchina? Quali combinazioni di segnali offrono la maggiore accuratezza? E soprattutto: quanto possiamo e dobbiamo affidarci agli algoritmi nella gestione di un’esperienza tanto soggettiva e umana come il dolore?

Domande che richiedono non solo ulteriori studi, ma anche una riflessione collettiva sulla medicina che si vuole costruire. Lo studio rappresenta quindi un passo importante nel tradurre l’innovazione tecnologica in strumenti clinici concreti, ma richiama alla prudenza, sottolineando che l’IA deve essere un supporto e non un sostituto del giudizio clinico umano.

 

*Cascella M, Ponsiglione AM, Santoriello V, Romano M, Cerrone V, Esposito D, Montedoro M, Pellecchia R, Savoia G, Lo Bianco G, Innamorato M, Natoli S, Montomoli J, Semeraro F, Bignami EG, Bellini V, Leoni MLG, Occhigrossi F, Vittori A, Pace MC, Buonanno P, Forte M, Chinè E, Carpenedo R, De Cassai A, Papa A, Marchesini M, Terranova G, Micheli F, Demartini L, Marinangeli F, Raffaeli W, Coluzzi F, Tinnirello A, Arcioni R, Marra A, Shariff MN, Monaco F, Finco G, Bramanti A, Piazza O. Expert consensus on feasibility and application of automatic pain assessment in routine clinical use. J Anesth Analg Crit Care. 2025 Jun 2;5(1):29. doi: 10.1186/s44158-025-00249-8. PMID: 40457422; PMCID: PMC12131339.