L’intelligenza artificiale (AI) sta diventando sempre più rilevante in tutti i settori come uno dei principali motori di innovazione, trasformando il nostro mondo lavorativo e sociale. Tale tecnologia rappresenta un’opportunità affascinante sia nel contesto medico, migliorando l’approccio ai pazienti, sia nella ricerca scientifica, ottimizzando i dati disponibili per migliorare la conoscenza delle patologie. Ad esempio, un’applicazione corrente è l’uso di ChatGPT per generare referti radiologici volta a migliorare la produttività e l’efficienza lavorativa ma anche a ridurre il carico lavorativo da compiti automatizzati. Tuttavia, questo approccio non è ancora privo di problemi, con diversi errori ed omissioni riscontrati nei referti medici.

Anche nel campo della medicina del dolore muscolo-scheletrico l’AI sta emergendo consentendo di affrontare i problemi legati alle modalità di erogazione dell’assistenza sanitaria, migliorando la sostenibilità e la qualità dei servizi per i pazienti con dolore muscolo-scheletrico. In tale contesto, diversi sarebbero i campi di applicazione dell’AI come ad esempio il supporto diagnostico, nel fornire modelli di progressione del dolore e di predizione della risposta al trattamento, ed infine nel migliorare il trattamento del dolore.

Uno dei vantaggi apportati dall’utilizzo dell’AI sarebbe la possibilità di tracciare i sintomi avvertiti dai pazienti durante la vita quotidiana, fornendo agli operatori sanitari un diario clinico dettagliato ed affidabile, utile per un monitoraggio accurato di sintomi come episodi di dolore e di rigidità articolari. Inoltre, l’identificazione attraverso l’AI di fattori psicologici correlati al dolore, come ansia e depressione e fattori ambientali come quelli associati al luogo di lavoro ed allo stress psicofisico associato all’attività professionale, migliorerebbe ulteriormente l’assistenza sanitaria.

Una novità interessante è l’impiego del “machine learning” nella gestione del dolore muscolo-scheletrico. Tale strumento permette di anticipare quelli che sono gli outcome clinici dei pazienti automatizzando i processi decisionali basati sulla raccolta dei dati clinici e funzionali. Tale approccio potrebbe aiutare ad identificare le cause del dolore cronico, le modalità di progressione e sviluppare trattamenti personalizzati; tuttavia, è necessario un uso crescente ed una distribuzione capillare di sistemi informatizzati nel settore sanitario per migliorare ulteriormente la ricerca sul “machine learning”, fornendo un’assistenza sempre più centrata sulla persona.

L’AI è stata proposta anche per lo sviluppo di programmi di esercizi terapeutici per malattie muscolo-scheletriche come l’osteoartrosi. Un esempio è il Therapeutic Exercise Resource Center (TERC), un sistema informatico che personalizza i regimi di esercizio terapeutico basato sui dati clinici raccolti. Tale strumento sviluppa un completo programma di esercizio terapeutico inclusivo di esercizi di rinforzo muscolare, di flessibilità ed esercizi aerobici per i pazienti con osteoartrosi al ginocchio.

A fronte di promettenti benefici degli interventi di “digital health” in termini di miglioramento dell’accessibilità dei servizi, anche a livello domiciliare, per l’autogestione del dolore muscolo-scheletrico, rimangono ancora dubbi e criticità circa il loro utilizzo. Un aspetto che necessita di essere ottimizzato, ad esempio, è la difficoltà al momento di identificare modelli di valutazione, diagnosi e terapia generalizzabili che contrasta con l’ottica sempre più attuale di apportare un’assistenza medica che sia più possibile individualizzata. Tuttavia, tale problematica potrebbe essere superata grazie al volume crescente di dati messi a disposizione della ricerca per ogni singola patologia.

In conclusione, l’AI è un prezioso strumento che sta rivoluzionando la pratica medica, migliorando i servizi sanitari e personalizzando i trattamenti. La sua implementazione è già una realtà e presto sarà diffusa in tutti gli ambienti clinici per supportare gli operatori sanitari. La discussione su questi temi è sempre più di attualità nei congressi scientifici, come è accaduto di recente nella Seconda Conferenza Internazionale su Ortopedia e Riabilitazione – IN.C.O.R., che ha dedicato diverse sessioni alle innovazioni tecnologiche nel campo delle malattie muscolo-scheletriche, inclusi strumenti come l’intelligenza artificiale, il metaverso, i “serious games” e la realtà virtuale.

Bibliografia:

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