TY  -  JOUR
AU  -  Gorga, Aldo
AU  -  Vella, Giuseppe
AU  -  Barbati, Chiara
AU  -  Baglivo, Francesco
T1  -  Prevenzione e controllo delle infezioni correlate all’assistenza: sorveglianza tradizionale e metodi innovativi. Quale ruolo per l’intelligenza artificiale?
PY  -  2025
Y1  -  2025-07-01
DO  -  10.1716/4579.45863
JO  -  GIMPIOS
JA  -  Gimpios
VL  -  15
IS  -  3
SP  -  82
EP  -  86
PB  -  Il Pensiero Scientifico Editore
SN  -  1122-407X
Y2  -  2026/04/22
UR  -  http://dx.doi.org/10.1716/4579.45863
N2  -  . Le infezioni correlate all’assistenza (ICA) costituiscono una delle principali sfide per i sistemi sanitari a livello globale, determinando un aumento di morbilità, mortalità e costi, nonché una più ampia diffusione di resistenze antimicrobiche. I metodi tradizionali di sorveglianza, basati prevalentemente su raccolta di dati manuale e analisi retrospettive, presentano limiti legati a mancanza di tempestività, variabilità nella qualità dei dati e necessità di risorse elevate. L’intelligenza artificiale (IA) emerge come strumento innovativo in grado di superare tali barriere, favorendo la sorveglianza in tempo reale, la predizione precoce del rischio e l’attuazione di strategie personalizzate di prevenzione. Le applicazioni includono la rilevazione automatizzata delle infezioni del sito chirurgico e delle infezioni associate a dispositivi, il supporto alla stewardship antimicrobica tramite modelli predittivi e il monitoraggio continuo dell’adesione ai protocolli di prevenzione. Permangono tuttavia criticità rilevanti: qualità e standardizzazione dei dati, problematiche etiche e di privacy, difficoltà di interpretazione dei modelli complessi e scarsa evidenza clinica sull’impatto reale. È quindi necessaria una validazione rigorosa, conforme anche al quadro normativo europeo (AI Act), e lo sviluppo di modelli di IA spiegabili. In Italia, l’evoluzione digitale del sistema sanitario, supportata da strumenti come il fascicolo sanitario elettronico (FSE), il PNRR e l’European Health Data Space (EHDS), rappresenta un’opportunità per l’adozione di soluzioni innovative. Un approccio multidisciplinare, fondato su innovazione tecnologica, formazione degli operatori e governance dei dati, è indispensabile per garantire che l’IA contribuisca concretamente a migliorare la sicurezza dei pazienti e la qualità dell’assistenza.
ER  -