Exploring Applications of Artificial Intelligence in Critical Care: A Systematic Review.

L'intelligenza artificiale (IA) è una tecnologia che analizza dati e intraprende azioni per raggiungere obiettivi specifici. È stata implementata in setting clinici critici, come il monitoraggio dell'anestesia e la gestione del dolore, applicandola a vari outcome clinici, sia organizzativi che infermieristici. La revisione mira a identificare i modelli di IA implementati in area critica e a indagare gli outcome clinici infermieristici. È stata condotta una revisione sistematica seguendo le linee guida PRISMA e utilizzando il Covidence Tool® per la selezione degli articoli. La ricerca ha coperto quattro database (PubMed, Scopus, Cinahl e Web of Science), includendo studi pubblicati fino a giugno 2024 e focalizzati sull'applicazione dell'IA a dati di pazienti adulti in setting di area critica e ambito infermieristico. Da 1.364 risultati iniziali, sono stati selezionati 25 articoli. I principali setting di area critica erano il pronto soccorso e la terapia intensiva. I modelli di IA utilizzati includevano principalmente modelli ad albero, seguiti da modelli logici/probabilistici e reti neurali. Gli studi hanno prevalentemente utilizzato dati tabulari, con alcuni studi che hanno analizzato dati audio e sensoriali. Gli outcome infermieristici principali erano il triage, la previsione di lesioni da decubito, il delirium e il rischio clinico. L'IA in contesti di area critica viene utilizzata per predire outcome basati su dati clinico-assistenziali e sociodemografici. È evidente che l'IA può supportare gli infermieri nel migliorare gli esiti clinici e la qualità delle cure. Tuttavia, l'uso di modelli classici e trasformatori, così come dati audio e sensoriali, è ancora limitato. Nessuno studio ha considerato dati immagine/video. L'applicazione dell'IA può migliorare vari aspetti dell'assistenza infermieristica, suggerendo una futura implementazione di modelli di IA sia già esistenti sia nuovi per valutare nuovi outcome clinici.