Analizzare mezzo milione di messaggi per comprendere i bisogni
Uno studio condotto presso Stanford Health Care ha analizzato oltre 528.000 messaggi sicuri inviati da pazienti diabetici.
L’uso combinato di NLP e AI generativa ha permesso di identificare dodici aree chiave di interesse, tra cui: controllo dietetico e gestione della glicemia, interpretazione dei risultati di laboratorio, problemi amministrativi, gestione della tiroide e salute ossea.
Gli strumenti AI proposti: opportunità e cautele
I medici valutano positivamente diverse soluzioni AI, in particolare:
- Risposte automatizzate evidence-based a domande frequenti
- Educazione strutturata su ipoglicemia e uso di dispositivi glicemici
- Aggiornamenti tempestivi su coperture assicurative e politiche
Maggiori cautele emergono per strumenti che analizzano autonomamente dati clinici o propongono triage automatizzati.
Salute ossea: un’area da integrare nella personalizzazione
Tra i temi emersi, la gestione della salute ossea si è distinta come rilevante, specie tra donne e pazienti bianchi. Gli autori suggeriscono che strumenti AI potrebbero supportare l’educazione dei pazienti su imaging e chirurgia ossea, nonché ottimizzare l’invio a esami diagnostici.
Un passo verso una medicina più centrata sul paziente
Gli strumenti AI possono:
- Alleggerire il carico operativo dei clinici
- Migliorare la comunicazione medico-paziente
- Offrire un supporto educativo personalizzato
- Rafforzare aree di cura spesso trascurate, come la salute ossea
Con un approccio prudente e guidato dalla clinica, l’intelligenza artificiale potrà davvero contribuire a una medicina più efficace, efficiente e centrata sui bisogni reali dei pazienti.
I 12 bisogni principali dei pazienti secondo l’analisi AI
| Tema | Descrizione sintetica |
|---|---|
| 1. Dieta e controllo del peso | Gestione dell’alimentazione e impatto dei carboidrati sul peso. |
| 2. Interpretazione dei test di laboratorio | Comprensione di analisi del sangue, urine e A1C. |
| 3. Gestione della tiroide | Dubbi su dosaggi di levotiroxina e livelli di TSH. |
| 4. Sfide amministrative | Problematiche relative a burocrazia, assicurazioni, autorizzazioni. |
| 5. Salute ossea | Preoccupazioni su complicanze ossee, imaging e chirurgia correlata. |
| 6. Navigazione ordini e risultati di laboratorio | Chiarimenti su ordini di test e risultati clinici. |
| 7. Coordinamento appuntamenti | Richieste di fissare, modificare o confermare visite. |
| 8. Gestione del dosaggio dei farmaci | Regolazione delle terapie farmacologiche quotidiane. |
| 9. Ricariche di prescrizioni e copertura assicurativa | Rinnovo farmaci e problematiche di rimborso. |
| 10. Educazione su tecnologie mediche | Uso di sensori glicemici (Dexcom) e pompe insuliniche. |
| 11. Preoccupazioni per l’ipoglicemia | Sintomi da glicemia bassa e richiesta di consigli. |
| 12. Gestione della glicemia | Fluttuazioni dei livelli di zucchero nel sangue e loro controllo. |
Nota: Questi temi sono emersi da 528.199 messaggi clinici inviati tra il 2013 e il 2024. Costituiscono una guida utile per progettare interventi educativi e clinici basati sui bisogni reali.
Fonte
Kim, J., Chen, M.L., Rezaei, S.J. et al. Artificial intelligence tools in supporting healthcare professionals for tailored patient care. npj Digit. Med. 8, 210 (2025). https://doi.org/10.1038/s41746-025-01604-3