Report ROECSG: Pattern di implementazione reale e percezioni dell'intelligenza artificiale in oncologia radioterapica

Questo studio mira a descrivere come l'intelligenza artificiale (IA) venga realmente implementata nella pratica clinica dell'oncologia radioterapica, identificando barriere critiche e fattori psicologici che influenzano la fiducia clinica. È stata condotta un'indagine multicentrica tramite un questionario anonimo distribuito a professionisti del settore, raccogliendo 80 risposte (46,3% oncologi radioterapisti, 37,5% fisici medici). L'85,0% dei partecipanti riferisce attuale utilizzo di IA, prevalentemente per l'automazione di compiti specifici come l'auto-contouring (88,2%), mentre l'uso per diagnosi/prognosi (14,7%) e pianificazione del trattamento (23,5%) risulta limitato. La maggior parte impiega l'IA per automazione senza influenzare il giudizio clinico (60,3%). La fiducia nell'IA (media 3,55 su 6) è positivamente associata alla percezione di risparmio di tempo, chiarezza d'uso e comprensione tecnica, tutte con significatività statistica (p < 0,001). Tuttavia, la comprensione personale si attesta su valori medi (3,44), e il 88,8% dei rispondenti auspica una maggiore integrazione dell'IA. L'analisi qualitativa evidenzia come trasparenza (38%) e protocolli di validazione (31%) rappresentino principali ostacoli all'adozione profonda. Limitazioni comprendono un campione autocostituito, potenzialmente sovrarappresentativo degli utenti di IA. Si evidenzia un gap tra entusiasmo e reale comprensione che suggerisce la necessità di governance istituzionale attiva e educazione standardizzata sull'IA.