La revisione ha evidenziato quattro principali aree di applicazione dell’intelligenza artificiale nella farmacia clinica: rilevazione degli eventi avversi da farmaci, supporto alle decisioni terapeutiche, controllo dell’appropriatezza delle prescrizioni e farmacometria. A queste si aggiungono sistemi capaci di fornire indicazioni ai farmacisti nella gestione della terapia e strumenti orientati a prevedere la risposta individuale a un determinato trattamento, considerando anche il rapporto tra efficacia e costi.

Un altro settore in rapida evoluzione è quello del dosaggio personalizzato. Attraverso l’elaborazione di grandi quantità di dati clinici, i modelli di machine learning e deep learning possono contribuire a stimare come un paziente potrebbe rispondere a uno specifico farmaco. L’obiettivo è arrivare a regimi terapeutici sempre più calibrati sulle caratteristiche individuali, riducendo il rischio di un dosaggio insufficiente o, al contrario, eccessivo.

L’IA trova applicazione anche nell’identificazione dei farmaci potenzialmente inappropriati, soprattutto nella popolazione anziana. In questo contesto, gli algoritmi possono analizzare rapidamente informazioni relative alla terapia e mettere in evidenza combinazioni farmacologiche o prescrizioni che meritano una valutazione da parte del professionista. I sistemi di supporto alle decisioni cliniche possono così affiancare il farmacista nella revisione della terapia, senza sostituirne il giudizio.

La trasformazione digitale interessa inoltre le attività più operative della farmacia. I sistemi automatizzati per la dispensazione dei medicinali sono già stati introdotti in diversi contesti ospedalieri con l’obiettivo di rendere più efficienti i processi, contenere gli errori legati alle attività ripetitive e liberare tempo per le attività a maggiore valore clinico. In uno studio condotto in Arabia Saudita, l’impiego di soluzioni robotizzate è stato associato a un aumento del 22% della soddisfazione dei pazienti e del 33% della produttività dei farmacisti, senza errori di dispensazione osservati durante il periodo considerato.

Secondo gli autori della revisione, tuttavia, il passaggio dall’evidenza sperimentale all’impiego esteso nella pratica clinica richiede ulteriori verifiche. Prima di una diffusione su larga scala saranno necessari studi prospettici e multicentrici, con criteri di valutazione clinica omogenei, validazione dei risultati su popolazioni indipendenti e analisi del rapporto costo-efficacia.

L’intelligenza artificiale appare quindi soprattutto come uno strumento di supporto al lavoro del farmacista clinico. La sua capacità di elaborare rapidamente grandi volumi di informazioni potrebbe contribuire a rendere più tempestiva l’identificazione dei problemi legati alla terapia, favorire decisioni maggiormente personalizzate e migliorare l’impiego delle risorse. La sfida per i prossimi anni sarà integrare queste tecnologie nei percorsi assistenziali mantenendo al centro la valutazione professionale e le esigenze del paziente.