Una revisione esplorativa sull’utilizzo di dati del mondo reale per valutare l’efficacia delle applicazioni mHealth

Perché le tue app per la salute contano oltre il telefono

Molti di noi ora registrano umore, sonno, passi o glicemia nelle app per la salute, ma che fine fanno tutte queste informazioni? Questo articolo esplora come i dati della vita reale provenienti dalle applicazioni di salute mobile (mHealth) vengano usati per valutare se questi strumenti aiutano davvero le persone nella vita quotidiana. Invece di affidarsi soltanto ai tradizionali trial clinici, gli autori esaminano studi che sfruttano i dati che le app raccolgono naturalmente mentre le persone le usano a casa, al lavoro e in mobilità.

Cosa hanno voluto scoprire i ricercatori

Gli autori hanno condotto una revisione esplorativa, una sorta di mappatura ampia, per vedere come i dati del mondo reale provenienti dalle app per la salute sono attualmente impiegati nella letteratura pubblicata. Si sono concentrati su app rivolte ai pazienti che le usano in modo indipendente per gestire la salute, monitorare patologie o sostenere cambiamenti nello stile di vita. È stato fondamentale includere solo studi che utilizzassero dati «naturalmente emergenti» — informazioni catturate attraverso le normali funzioni dell’app o i registri sanitari di routine, non questionari aggiuntivi o strumenti apposti appositamente per uno studio. Hanno raggruppato questi dati in tre tipi semplici: informazioni che le persone inseriscono nell’app, dati registrati automaticamente da dispositivi come sensori o indossabili, e informazioni estratte da sistemi sanitari come cartelle cliniche elettroniche o note di rimborso assicurativo.

Dove le app per la salute sono messe alla prova

Da oltre diecimila articoli, il gruppo ha identificato 72 studi che soddisfacevano i criteri, coprendo 61 diverse app. La maggior parte di queste app era orientata a problemi di salute mentale, come depressione o insonnia, o a questioni metaboliche come il diabete e la gestione del peso. Molte app funzionano nella pratica come strumenti medici, aiutando a guidare il trattamento o decisioni quotidiane, anche se il loro stato regolatorio ufficiale non è sempre chiaramente riportato. Le app per la salute mentale tendevano a fare ampio ricorso a ciò che gli utenti digitano su umore, sonno o sintomi, mentre le app metaboliche si basavano più spesso su dispositivi connessi, come monitor della glicemia o bilance smart che registrano misurazioni automaticamente.

Che tipo di dati queste app utilizzano realmente

La revisione ha rilevato che la maggior parte degli studi si è appoggiata a informazioni inserite attivamente, come questionari sui sintomi all’interno dell’app, mentre meno studi hanno sfruttato i dati passivi provenienti da sensori o sistemi sanitari. Circa sette studi su dieci hanno utilizzato dati inseriti dagli utenti, spesso punteggi su dolore, umore o sonno. Circa un quarto ha impiegato dati generati da dispositivi e solo una piccola frazione ha collegato dati da cartelle cliniche o richieste di rimborso. Molte app raccoglievano informazioni in modo continuo o almeno molto frequentemente, ma il modo in cui i ricercatori hanno analizzato questo flusso ricco è spesso risultato sorprendentemente limitato. Pochi studi hanno combinato più fonti di dati — ad esempio unendo l’autovalutazione del benessere con letture da sensori — nonostante la promessa che tali combinazioni possano offrire un quadro più completo e affidabile dello stato di salute.

Quanto sono solide le evidenze finora?

Quando gli autori hanno esaminato il disegno degli studi, hanno constatato che la maggior parte erano confronti relativamente semplici prima-dopo all’interno di un unico gruppo di utenti, senza un gruppo di controllo con cui confrontare i risultati. Solo un numero limitato ha utilizzato approcci più rigorosi, come confrontare utenti dell’app con non utenti simili, o condurre trial randomizzati pragmatici che rispecchiano meglio la cura nella vita reale. Di conseguenza, molti studi attuali possono mostrare che i sintomi delle persone sono cambiati mentre usavano un’app, ma non possono affermare con certezza che l’app stessa abbia causato quei cambiamenti. Le dimensioni degli studi variavano ampiamente, da poche dozzine di persone a centinaia di migliaia, e il follow-up spesso durava solo pochi mesi, il che significa che gli effetti a lungo termine sono ancora poco compresi.

Cosa significa questo per i pazienti e per la futura assistenza digitale

Nel complesso, la revisione dipinge un quadro di grande promessa ma lavoro incompleto. Le app per la salute sono chiaramente in grado di catturare grandi quantità di informazioni del mondo reale su come le persone si sentono e funzionano, e questi dati potrebbero supportare controlli continui e flessibili su quanto bene gli strumenti digitali performino una volta immessi sul mercato. Tuttavia, finora la maggior parte degli studi pubblicati sfrutta solo parzialmente questo potenziale. Si basano molto sulle autosegnalazioni, usano disegni di studio limitati e raramente collegano i dati delle app con i registri clinici. Per dare a clinici, regolatori e pazienti maggiore fiducia, le valutazioni future dovranno fondere diversi tipi di dati del mondo reale, seguire le persone più a lungo e usare metodi di confronto migliori. Se fatto bene, questo potrebbe trasformare l’uso quotidiano delle app in un potente motore di apprendimento su ciò che funziona davvero nella cura digitale della salute.

Citazione: Gehder, S., Brückner, S., Gilbert, S. et al. A scoping review on using real-world data to evaluate the effectiveness of mHealth applications. npj Digit. Med. 9, 309 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02562-0

Parole chiave: app per la salute mobile, dati del mondo reale, terapie digitali, ricerca sui dati sanitari, mHealth basata sulle evidenze