L’intelligenza artificiale sostituirà il riabilitatore? Dati, sensori e ragionamento clinico nella riabilitazione del futuro
Introduzione
L’intelligenza artificiale sostituirà il riabilitatore? È questa la domanda provocatoria che ha guidato il webinar organizzato da Il Riabilitatore Magazine, con la partecipazione del Prof. Marco Iosa, di Marco Musorrofiti, Marco Bonifacio, Luca Luciani e Valerio Sarmati.
Il tema è oggi centrale per tutte le professioni sanitarie e, in particolare, per la riabilitazione. L’evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale, dei sensori indossabili, della robotica, delle piattaforme di analisi del movimento e dei sistemi di raccolta dati sta modificando il modo in cui osserviamo, misuriamo e interpretiamo il movimento umano.
La domanda, però, non è semplicemente se una macchina potrà sostituire il fisioterapista o il riabilitatore. La questione più rilevante è un’altra: come può l’intelligenza artificiale diventare uno strumento realmente utile per migliorare la valutazione, la personalizzazione del trattamento e il ragionamento clinico senza perdere il valore della relazione terapeutica?
L’intervento introduttivo di Marco Musorrofiti: l’AI come supporto, non come sostituzione
Ad aprire il webinar è stato Marco Musorrofiti, direttore de Il Riabilitatore Magazine, che ha introdotto il tema partendo da un punto fondamentale: l’intelligenza artificiale non deve essere letta come una minaccia automatica per il riabilitatore, ma come una tecnologia potenzialmente in grado di supportare il lavoro clinico.
Musorrofiti ha ricordato che il riabilitatore lavora quotidianamente con una grande quantità di dati: scale di valutazione, osservazione del cammino, analisi posturali, esami strumentali, baropodometria, gait analysis, valutazioni funzionali e parametri clinici. Tutti questi elementi, se adeguatamente raccolti e interpretati, possono contribuire a costruire percorsi terapeutici più precisi e personalizzati.
Il punto centrale del suo intervento è stato chiaro: l’intelligenza artificiale non sostituisce il tatto, l’empatia, l’esperienza e il ragionamento clinico del professionista, ma può aiutare il riabilitatore a gestire meglio la complessità dei dati.
In questo senso, l’intelligenza artificiale non deve essere intesa solo come chatbot o strumento conversazionale, ma come un insieme molto più ampio di sistemi capaci di interagire con sensori, piattaforme digitali, dispositivi riabilitativi e strumenti di analisi del movimento.
La domanda posta al Prof. Marco Iosa è stata quindi molto concreta: come possiamo utilizzare realmente e bene l’intelligenza artificiale nel lavoro riabilitativo?
L’intervento del Prof. Marco Iosa: definizioni, applicazioni e limiti dell’intelligenza artificiale in riabilitazione
Il cuore scientifico del webinar è stato affidato al Prof. Marco Iosa, professore associato presso il Dipartimento di Psicologia della Sapienza Università di Roma e responsabile dello Smart Lab della Fondazione Santa Lucia.
Il Prof. Iosa ha spiegato che l’interesse scientifico verso l’intelligenza artificiale in riabilitazione è in fortissima crescita. La letteratura scientifica sul tema sta aumentando rapidamente, tanto da rendere necessarie revisioni sistematiche “viventi”, cioè aggiornate progressivamente per seguire l’evoluzione continua delle pubblicazioni.
Che cosa intendiamo per intelligenza artificiale?
Il Prof. Iosa ha chiarito che l’intelligenza artificiale è un sistema computerizzato che tenta di modellare alcuni processi cognitivi umani. Non si tratta semplicemente di informatica tradizionale basata su regole rigide, ma di sistemi capaci di riconoscere pattern, apprendere da grandi quantità di dati e produrre risposte probabilistiche.
Ha distinto alcuni concetti fondamentali:
- Intelligenza artificiale, cioè sistemi che simulano alcuni aspetti dell’intelligenza umana.
- Machine learning, ovvero sistemi che apprendono dai dati.
- Deep learning, cioè apprendimento profondo basato su più livelli di elaborazione.
- Reti neurali, modelli ispirati al funzionamento dei neuroni, ma costituiti in realtà da codice informatico.
Uno dei concetti più importanti affrontati è stato quello della black box. Più un sistema di intelligenza artificiale è complesso e potente, più può diventare difficile comprendere esattamente come arrivi a una determinata conclusione. Questo è un problema cruciale in sanità, perché il clinico deve poter comprendere, verificare e assumersi la responsabilità delle decisioni.
Intelligenza artificiale, diagnosi, prognosi e terapia riabilitativa
Il Prof. Iosa ha illustrato tre grandi ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale in riabilitazione:
1. Scopo diagnostico
L’intelligenza artificiale può aiutare a riconoscere pattern patologici, soprattutto quando sono disponibili molti dati quantitativi. È il caso, per esempio, della diagnostica per immagini, dell’analisi del cammino o della classificazione di alcuni disturbi motori.
Tuttavia, la diagnosi prodotta dall’intelligenza artificiale rimane probabilistica. Il sistema può riconoscere correlazioni, ma non sempre comprende il significato clinico profondo di ciò che osserva.
2. Scopo prognostico
Un altro ambito promettente è quello prognostico. Il Prof. Iosa ha raccontato esperienze di ricerca in cui, attraverso sensori indossabili e reti neurali, è stato possibile predire con buona accuratezza alcuni outcome funzionali, per esempio il ritorno al lavoro dopo un ictus.
Questo apre prospettive importanti: poter prevedere meglio il recupero di un paziente permetterebbe di programmare in anticipo il percorso riabilitativo, gli adattamenti ambientali e le strategie assistenziali.
3. Scopo terapeutico-riabilitativo
L’intelligenza artificiale potrebbe essere integrata nei robot riabilitativi, negli esoscheletri, nei sistemi di realtà virtuale, nei dispositivi di stimolazione cerebrale non invasiva e nelle brain-computer interface.
Il vantaggio potenziale è la possibilità di adattare il trattamento in tempo reale, non solo seduta per seduta. Tuttavia, il Prof. Iosa ha sottolineato un principio decisivo: deve sempre esserci il professionista nel processo decisionale. La macchina può suggerire, ma il clinico deve comprendere, valutare e decidere.
Il paziente informato dall’intelligenza artificiale: opportunità e rischio
Uno degli aspetti più concreti affrontati dal Prof. Iosa riguarda il paziente che arriva dal riabilitatore dopo aver già consultato sistemi di intelligenza artificiale.
Questo fenomeno è destinato ad aumentare. I pazienti useranno sempre più spesso chatbot, motori di ricerca con AI e strumenti digitali per informarsi su sintomi, diagnosi e terapie.
Il rischio principale è che le risposte dell’intelligenza artificiale siano verosimili ma non necessariamente vere. Possono apparire coerenti, logiche e convincenti, ma non essere realmente corrette per quel singolo paziente.
Questo rappresenta una sfida nuova per il riabilitatore: non basterà più conoscere la patologia o la tecnica terapeutica, ma sarà necessario anche saper riconoscere il linguaggio, i limiti e i bias delle risposte generate dall’AI.
Il movimento non esiste: esistono le azioni
Uno dei passaggi più rilevanti dell’intervento del Prof. Iosa riguarda la distinzione tra movimento e azione.
I sensori, i robot e i sistemi di intelligenza artificiale possono misurare il movimento: velocità, traiettoria, ampiezza, simmetria, carico, accelerazioni, frequenza del passo e molti altri parametri.
Ma l’essere umano non compie semplicemente movimenti: compie azioni. E le azioni hanno uno scopo, una motivazione, un significato personale.
Il Prof. Iosa ha riportato un esempio molto efficace: un paziente che, dopo la riabilitazione, continuava a camminare avanti e indietro lungo un corridoio perché il suo obiettivo era riuscire a percorrere venti metri lineari per accompagnare la figlia all’altare.
Una macchina può misurare quei venti metri. Ma solo il clinico può comprendere il significato umano, emotivo e motivazionale di quell’obiettivo.
Questo è uno dei punti più forti emersi dal webinar: la riabilitazione non tratta solo patologie o movimenti, ma persone che cercano di recuperare autonomia, identità e significato nelle proprie azioni.
Robotica riabilitativa e intelligenza artificiale: attenzione agli errori del passato
Il Prof. Iosa ha dedicato una parte importante del suo intervento anche alla robotica riabilitativa.
I robot possono aumentare l’intensità, la ripetibilità e la standardizzazione dell’esercizio. Tuttavia, l’esperienza clinica ha mostrato che molti dispositivi robotici sono stati introdotti nelle palestre riabilitative senza una reale integrazione nel ragionamento terapeutico.
Il rischio è che la tecnologia venga proposta come sostituzione del terapista, invece che come strumento per potenziarne il lavoro.
Il paragone con la chirurgia robotica è molto interessante. In sala operatoria il robot ha avuto successo perché potenzia il chirurgo: migliora la precisione, la visione e il controllo, ma rimane nelle mani del professionista. In riabilitazione, invece, non sempre è stato chiaro se il robot dovesse potenziare il paziente, il terapista o semplicemente automatizzare il movimento.
L’introduzione dell’intelligenza artificiale nei robot riabilitativi potrebbe migliorare alcuni aspetti, ma potrebbe anche amplificare problemi già esistenti se non viene guidata da una corretta visione clinica.
L’intervento di Luca Luciani: AI come intelligenza aumentata e supporto al ragionamento clinico
Luca Luciani, fondatore di Fisioterapia Italia, ha introdotto un tema estremamente rilevante: l’intelligenza artificiale non deve essere considerata solo come uno strumento che fornisce risposte, ma anche come un sistema capace di stimolare il ragionamento del professionista.
Luciani ha sottolineato che anche il clinico umano è soggetto a errori, euristiche e bias cognitivi, soprattutto quando lavora molte ore e incontra numerosi pazienti durante la giornata. In questo senso, l’AI potrebbe diventare una forma di intelligenza aumentata, aiutando il professionista a farsi le domande giuste.
Il punto non è delegare il ragionamento clinico alla macchina, ma usare la macchina per aumentare la capacità riflessiva del clinico.
Luciani ha inoltre portato l’attenzione su un tema sociale e democratico: non tutti i sistemi di intelligenza artificiale hanno la stessa qualità. Le versioni a pagamento, più avanzate, possono offrire risposte molto diverse rispetto agli strumenti gratuiti. Questo apre un problema di accesso alle informazioni e di disuguaglianza tecnologica.
Un altro tema sollevato riguarda gli AI agents, cioè sistemi in cui più intelligenze artificiali possono lavorare insieme, ciascuna con una funzione specifica. Luciani ha posto una domanda molto concreta: se costruiamo database verticali, specifici e controllati, possiamo ottenere risposte più affidabili rispetto ai sistemi generici?
La risposta del Prof. Iosa ha evidenziato che molto dipende da come il modello è stato addestrato e dalla qualità dei dati forniti. L’intelligenza artificiale può lavorare meglio su dati selezionati, ma rimane fondamentale comprendere il tipo di modello, la modalità di addestramento e il rischio di correlazioni non interpretabili.
L’intervento di Marco Bonifacio: il valore dell’ascolto davanti a un tema complesso
Marco Bonifacio è intervenuto con una posizione di grande equilibrio, scegliendo di ascoltare e lasciare spazio agli approfondimenti del Prof. Iosa e degli altri partecipanti.
Il suo intervento, pur breve, ha avuto un valore importante all’interno della tavola rotonda: ha sottolineato implicitamente la complessità del tema e la necessità di affrontarlo senza semplificazioni.
L’intelligenza artificiale, infatti, dà spesso l’illusione di essere semplice e immediata. Ma dietro strumenti apparentemente facili da usare esistono modelli complessi, bias, limiti interpretativi e implicazioni etiche.
Il Prof. Iosa ha ripreso proprio questo punto, ricordando che il rischio maggiore dell’AI è l’illusione della semplicità: sembra accessibile a tutti, ma non tutti possiedono le competenze per valutare la qualità, l’attendibilità e la profondità delle risposte ottenute.
L’intervento di Valerio Sarmati: la visione critica sul capitalismo tecnologico e il futuro della riabilitazione
Valerio Sarmati ha portato nella discussione una visione critica e, per sua stessa definizione, parzialmente distopica.
Secondo Sarmati, per comprendere davvero l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla riabilitazione bisogna uscire dai confini strettamente professionali e osservare ciò che sta accadendo in altri settori.
Il suo ragionamento parte da un dato: molti ambiti economici sono stati trasformati dalla tecnologia attraverso la progressiva eliminazione degli intermediari. Le agenzie di viaggio sono state sostituite dalle piattaforme online, il commercio tradizionale è stato trasformato dai grandi marketplace, molti servizi sono stati assorbiti da software e piattaforme digitali.
Secondo Sarmati, anche la riabilitazione potrebbe essere coinvolta da logiche simili: standardizzazione, automazione, riduzione della dipendenza dal professionista umano e ingresso di grandi player tecnologici.
La sua riflessione ha posto una domanda scomoda ma necessaria: l’intelligenza artificiale sarà usata per potenziare il riabilitatore o per ridurre il suo ruolo nel sistema?
Il Prof. Iosa ha risposto richiamando una riflessione attribuita a Stephen Hawking: il problema non è tanto avere paura dei robot, ma capire come i sistemi economici e sociali useranno i robot e l’intelligenza artificiale.
Questo passaggio ha aperto una prospettiva più ampia: l’intelligenza artificiale non è solo una questione tecnica, ma anche culturale, sociale, economica ed etica.
Il riabilitatore del futuro
Dal confronto è emersa una visione chiara: il riabilitatore del futuro non sarà sostituito dall’intelligenza artificiale, ma dovrà imparare a usarla in modo critico.
Alcune attività potranno essere automatizzate o supportate dall’AI:
- raccolta dati;
- analisi quantitativa del movimento;
- monitoraggio domiciliare;
- compilazione documentale;
- supporto alla valutazione funzionale;
- identificazione di pattern;
- suggerimenti terapeutici;
- confronto con database clinici;
- analisi di outcome e prognosi.
Tuttavia, resteranno centrali competenze che l’intelligenza artificiale non possiede:
- ragionamento clinico complesso;
- gestione dell’incertezza;
- lettura del contesto umano;
- relazione terapeutica;
- empatia;
- motivazione del paziente;
- decisione etica;
- adattamento all’imprevisto;
- comprensione del significato dell’azione.
La frase emersa dal webinar sintetizza bene il tema: l’intelligenza artificiale non sostituirà il riabilitatore, ma i riabilitatori che sapranno usare l’intelligenza artificiale avranno un vantaggio rispetto a chi non saprà utilizzarla.
Conclusioni
Il webinar con il Prof. Marco Iosa, Marco Musorrofiti, Marco Bonifacio, Luca Luciani e Valerio Sarmati ha offerto una riflessione ampia e profonda sul rapporto tra intelligenza artificiale e riabilitazione.
L’AI rappresenta senza dubbio una delle trasformazioni più importanti per la sanità e per la fisioterapia. Può migliorare la raccolta dei dati, supportare la valutazione, contribuire alla personalizzazione dei trattamenti e aiutare il clinico a interpretare grandi quantità di informazioni.
Ma il suo utilizzo deve essere guidato da competenza, prudenza e responsabilità.
La riabilitazione non è solo misurazione del movimento. È relazione, ascolto, interpretazione, alleanza terapeutica, motivazione e costruzione di significato.
La tecnologia potrà misurare sempre meglio il corpo. Ma il compito del riabilitatore resterà quello di comprendere la persona.
Ed è proprio in questa integrazione tra dati, tecnologia e umanità che si giocherà il futuro della riabilitazione.
FAQ
L’intelligenza artificiale sostituirà il fisioterapista?
No. L’intelligenza artificiale potrà supportare il fisioterapista nella raccolta e interpretazione dei dati, ma non potrà sostituire il ragionamento clinico, la relazione terapeutica, l’empatia e la capacità di comprendere il paziente nella sua complessità.
FAQ
L’intelligenza artificiale sostituirà il fisioterapista?
No. L’intelligenza artificiale potrà supportare il fisioterapista nella raccolta e interpretazione dei dati, ma non potrà sostituire il ragionamento clinico, la relazione terapeutica, l’empatia e la capacità di comprendere il paziente nella sua complessità.
Come può essere usata l’intelligenza artificiale in riabilitazione?
Può essere utilizzata per analizzare dati clinici, supportare la valutazione funzionale, interpretare sensori indossabili, monitorare il paziente a domicilio, contribuire alla prognosi e personalizzare alcuni aspetti del trattamento.
Quali sono i rischi dell’intelligenza artificiale in fisioterapia?
I principali rischi sono l’eccessiva fiducia nelle risposte automatiche, la difficoltà di comprendere il processo decisionale della macchina, i bias dei dati, la perdita della relazione umana e l’uso improprio da parte di pazienti o professionisti non adeguatamente formati.
Che ruolo avrà il riabilitatore del futuro?
Il riabilitatore del futuro dovrà saper integrare competenze cliniche, capacità relazionali e strumenti tecnologici. Non sarà sostituito dalla tecnologia, ma dovrà imparare a governarla criticamente.
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Dott. Marco Musorrofiti
Fisioterapista
Direttore de IL RIABILITATORE MAGAZINE
Direttore de ScienzeRiabilitative.it
