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Intelligenza artificiale e diagnosi infermieristica: opportunità o rischio per l’autonomia professionale?

Redazione Nurse Times18 Dicembre 20254 min di lettura

BACKGROUND

L’intelligenza artificiale rappresenta un alleato dell’infermiere o una minaccia alla sua autonomia professionale? Il processo decisionale infermieristico costituisce uno degli elementi fondanti della qualità e della sicurezza dell’assistenza, incidendo direttamente sugli esiti clinici, sulla continuità delle cure e sulla presa in carico globale della persona assistita. Tradizionalmente, la formulazione delle diagnosi infermieristiche si basa sull’osservazione clinica sistematica, sull’esperienza professionale e sull’integrazione di dati soggettivi e oggettivi, richiedendo competenze avanzate di ragionamento clinico e capacità di contestualizzazione delle informazioni.

Tuttavia, l’aumento della complessità assistenziale, l’invecchiamento della popolazione, la presenza di pazienti con comorbidità multiple e la crescente mole di dati clinico-assistenziali rendono il processo diagnostico sempre più articolato e potenzialmente vulnerabile a errori, omissioni e variabilità inter-operatore. In questo contesto, l’intelligenza artificiale si sta affermando come una delle innovazioni più rilevanti della sanità digitale, con applicazioni crescenti anche nell’assistenza infermieristica.

I sistemi di supporto decisionale basati su intelligenza artificiale sono progettati per analizzare grandi volumi di dati provenienti dalla cartella clinica elettronica, dai parametri vitali e dalla documentazione assistenziale, proponendosi come strumenti in grado di supportare il ragionamento clinico e migliorare la qualità delle decisioni. Parallelamente, emergono interrogativi rilevanti circa l’impatto dell’intelligenza artificiale sull’autonomia professionale, sulla responsabilità clinica e sul ruolo decisionale dell’infermiere, rendendo necessaria una riflessione critica sul suo utilizzo nel processo diagnostico infermieristico.

OBIETTIVO DELL’ARTICOLO

L’obiettivo di questo articolo è analizzare in modo critico il ruolo dell’intelligenza artificiale nel processo di formulazione delle diagnosi infermieristiche, valutandone i potenziali benefici e i rischi per l’autonomia professionale dell’infermiere. In particolare, il lavoro intende esaminare l’impatto dei sistemi di supporto decisionale basati su intelligenza artificiale sul ragionamento clinico infermieristico, sulla qualità dell’assistenza e sulle implicazioni etiche, organizzative e formative per la professione.

DISCUSSIONE E RISULTATI

Le evidenze disponibili suggeriscono che l’intelligenza artificiale possa offrire un supporto significativo al processo decisionale infermieristico, contribuendo a migliorare accuratezza, tempestività e coerenza delle diagnosi. Le tecnologie di machine learning e natural language processing consentono di analizzare grandi quantità di dati clinico-assistenziali, identificare pattern complessi e segnali di rischio non immediatamente evidenti e supportare una valutazione più strutturata dei problemi assistenziali, favorendo la prioritizzazione degli interventi e la continuità delle cure.

In diversi contesti clinici l’utilizzo di sistemi di supporto decisionale è associato a una riduzione della variabilità inter-operatore e a una maggiore standardizzazione dei processi decisionali, con potenziali benefici in termini di sicurezza del paziente e qualità dell’assistenza. Dal punto di vista organizzativo, l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro infermieristici può contribuire a migliorare l’efficienza e a ridurre il carico cognitivo, soprattutto in contesti ad alta complessità assistenziale, consentendo agli infermieri di dedicare maggiore tempo all’assistenza diretta e alla relazione di cura.

Tuttavia, tali benefici risultano strettamente dipendenti dalla qualità dei dati di input, dall’usabilità dei sistemi e dal livello di formazione digitale degli operatori. Parallelamente, emergono criticità rilevanti legate al rischio di affidamento eccessivo agli algoritmi, alla possibile riduzione della personalizzazione dell’assistenza e alla percezione di una perdita di controllo decisionale.

Studi qualitativi evidenziano una percezione ambivalente da parte degli infermieri, che riconoscono il valore dell’intelligenza artificiale come supporto al ragionamento clinico, ma esprimono timori legati alla standardizzazione delle diagnosi, alla trasparenza dei sistemi e alla responsabilità clinica in caso di errore. La presenza di algoritmi poco interpretabili, percepiti come “scatole nere”, può ridurre la fiducia degli operatori e generare incertezza sul ruolo dell’infermiere nel processo decisionale, soprattutto in assenza di linee guida chiare e di un inquadramento etico-giuridico condiviso.

Dal punto di vista professionale, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel processo diagnostico infermieristico solleva questioni centrali legate alla tutela dell’autonomia, alla responsabilità decisionale e alla necessità di sviluppare competenze digitali avanzate, rendendo evidente l’importanza di modelli di implementazione che valorizzino il giudizio clinico e il ruolo attivo dell’infermiere.

CONCLUSIONI

L’introduzione dell’intelligenza artificiale nel processo di formulazione delle diagnosi infermieristiche rappresenta una trasformazione rilevante per la professione infermieristica, con potenziali benefici e rischi significativi. Le evidenze disponibili indicano che l’intelligenza artificiale può supportare il ragionamento clinico, migliorare accuratezza e tempestività delle decisioni e contribuire alla sicurezza del paziente, soprattutto in contesti ad alta complessità assistenziale.

Tuttavia, tali benefici non sono automatici e dipendono dal contesto di implementazione, dalla qualità dei sistemi e dal livello di formazione degli infermieri. I principali rischi riguardano la riduzione dell’autonomia professionale, l’eccessiva dipendenza dagli algoritmi e l’ambiguità nella responsabilità clinica. È pertanto fondamentale che l’intelligenza artificiale venga integrata come strumento di supporto e non come sostituto del giudizio clinico infermieristico, all’interno di modelli organizzativi e socio-tecnici che garantiscano trasparenza, formazione continua e governance etica.

Solo attraverso un approccio critico e centrato sul professionista sarà possibile valorizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale, preservando l’autonomia infermieristica e migliorando la qualità dell’assistenza.

Paolo Fontò e Arianna Saponaro

Bibliografia

Martinez-Ortigosa A, Martinez-Granados A, Gil-Hernández E, Rodriguez-Arrastia M, Ropero-Padilla C, Román P. Applications of artificial intelligence in nursing care: a systematic review. Journal of Nursing Management. 2023;2023:3219127. doi:10.1155/2023/3219127.
Mikkonen K, et al. Artificial intelligence technologies supporting nurses’ clinical decision-making: a systematic review. Journal of Clinical Nursing. 2025. doi:10.1111/jocn.16478.
Hu M, Wang Y, Liu Y, Cai B, Kong F, Zheng Q, Zhao D, Gao G, Hui Z. Artificial intelligence in nursing decision-making: a bibliometric analysis of trends and impacts. Nursing Reports. 2025;15(6):198. doi:10.3390/nursrep15060198.
Tun HM, Al-Anazi A, Al-Saeed M, et al. Trust in artificial intelligence-based clinical decision support systems among health care workers: a systematic review. Journal of Medical Internet Research. 2025;27:e69678. doi:10.2196/69678.
Rony MKK, et al. Artificial intelligence in future nursing care: perspectives of nursing professionals. Heliyon. 2024;10:e57728. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e57728.
Elhaddad M. Artificial intelligence-driven clinical decision support systems: challenges and opportunities. Cureus. 2024;16:e57728. doi:10.7759/cureus.57728.
Al-Arab RA, et al. Successfully integrating artificial intelligence into nursing practice: educational, clinical, ethical and organizational dimensions. Frontiers in Public Health. 2025;13:1619378. doi:10.3389/fpubh.2025.1619378.
Hassanein S, et al. Artificial intelligence in nursing: impacts on clinical outcomes and operational efficiency. Frontiers in Digital Health. 2025;12:1545420. doi:10.3389/fdgth.2025.1545420.
Wei Q, et al. Integration of artificial intelligence in nursing: applications, limitations and future perspectives. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2024;21(4):45. doi:10.3390/ijerph21040045.
O’Connor S, et al. Artificial intelligence in nursing and midwifery: a systematic review. Journal of Clinical Nursing. 2023;32(9-10):e135-e147.

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