L’intelligenza artificiale sta entrando in modo sempre più strutturato nella medicina fisica e riabilitativa, con applicazioni che spaziano dalla valutazione funzionale alla prognosi, dal supporto decisionale all’intervento terapeutico. Tuttavia, la rapida crescita delle soluzioni basate su AI rende sempre più urgente un’organizzazione sistematica delle evidenze disponibili, capace di distinguere tra sperimentazione promettente e reale trasferibilità clinica.
A questo obiettivo risponde la REHALISE initiative (Rehabilitation Enhanced by Artificial Intelligence), presentata sull’European Journal of Physical and Rehabilitation Medicine attraverso un editoriale firmato da Giovanni Morone (nella foto), Alex Martino Cinnera, Giorgio Ferriero, Francesco Negrini e dal REHALISE Group. L’iniziativa dà avvio a una living systematic mapping review, progettata per essere aggiornata ogni sei mesi, in collaborazione con Cochrane Rehabilitation e la Società Italiana di Intelligenza Artificiale in Medicina.
Una mappatura “vivente” delle applicazioni cliniche dell’AI
La prima uscita della living review, pubblicata nello stesso numero della rivista, è rappresentata dall’articolo Artificial intelligence in rehabilitation: a living systematic mapping review – first release, a firma di Giovanni Morone, Riccardo Carbonetti, Alex Martino Cinnera, Calogero Malfitano, Alessio Bisirri, Francesco Negrini e del REHALISE Group.
Lo studio analizza in modo sistematico oltre dieci anni di letteratura scientifica (2014–2024), selezionando 240 studi clinici su più di 4.000 articoli individuati. L’obiettivo non è valutare l’efficacia di singoli interventi, ma mappare in modo strutturato dove, come e con quali limiti l’intelligenza artificiale viene oggi applicata in riabilitazione, con un’attenzione specifica alla traslazionalità clinica.
Dove l’AI è già presente nella riabilitazione
Le applicazioni più frequenti riguardano la riabilitazione neurologica (57,9%) e ortopedica (22,7%), con particolare concentrazione su ictus, malattia di Parkinson e amputazioni. L’intelligenza artificiale viene impiegata in tutte le fasi del percorso riabilitativo, con una prevalenza negli ambiti di intervento terapeutico, prognosi e valutazione funzionale.
In molti studi l’AI è integrata con sensori indossabili, sistemi robotici, piattaforme digitali, app mobili e strumenti di telerehabilitation, confermando un forte legame tra sviluppo algoritmico e tecnologie riabilitative avanzate.
Limiti metodologici e nodi aperti
Accanto alle opportunità, la review evidenzia criticità rilevanti. Gran parte degli studi utilizza apprendimento supervisionato, spesso su dataset di piccole dimensioni, con scarsa eterogeneità e limitata validazione esterna. Solo una minoranza dei lavori affronta in modo esplicito il tema della spiegabilità degli algoritmi, elemento cruciale per la fiducia clinica e l’adozione nella pratica quotidiana.
Un altro punto critico riguarda il reporting: meno di uno studio su cinque utilizza strumenti standardizzati, e l’adozione di linee guida specifiche per l’AI è ancora marginale. Un limite che, secondo gli autori, rischia di rallentare il passaggio dall’innovazione tecnologica all’implementazione clinica responsabile.
Un supporto per clinici, società scientifiche e ricerca traslazionale
Come sottolineato nell’editoriale di presentazione, REHALISE nasce per ridurre la distanza tra sviluppo algoritmico e utilizzo clinico, offrendo a fisiatri, ricercatori e istituzioni uno strumento aggiornato per orientare formazione, pianificazione delle risorse e priorità di ricerca.
La scelta di un modello “vivente” consente di monitorare in tempo reale l’evoluzione del campo, intercettando precocemente criticità metodologiche, problemi etici e opportunità concrete di integrazione dell’AI nei percorsi riabilitativi.
Un progetto ambizioso che si propone di accompagnare, con rigore scientifico, una trasformazione già in atto, affinché l’intelligenza artificiale diventi un reale valore aggiunto per la qualità delle cure e per le persone che affrontano un percorso riabilitativo.