La prescrizione elettronica ha ridotto diversi errori legati alla compilazione manuale delle ricette, ma ha aperto nuovi margini di rischio nella selezione dei farmaci con nomi simili. È quanto emerge da un’inchiesta del Pharmaceutical Journal, la rivista del Royal colleg of pharmacy, dedicata agli errori “look-alike sound-alike” (Lasa), cioè quelli provocati da medicinali con denominazioni graficamente o foneticamente simili all’interno dei sistemi di prescrizione elettronica utilizzati dal Servizio sanitario britannico.
L’articolo prende le mosse da alcuni casi segnalati negli ultimi anni nel Regno Unito. Tra questi, la morte nel maggio 2024 di una neonata di tre settimane, alla quale era stato prescritto sodio fosfato acido al posto di sodio cloruro, con un dosaggio pari a circa cinque volte quello raccomandato per un neonato di quel peso. Nel rapporto del coroner, ripreso dal Pharmaceutical Journal, il medico prescrittore ha confermato di avere selezionato il farmaco sbagliato da un menu a tendina del software di prescrizione.
Un altro episodio citato riguarda un alert nazionale diffuso nel novembre 2025 sul rischio di registrare erroneamente un’allergia alla penicillamina invece che alla penicillina. Secondo l’avviso, l’errore poteva derivare dal fatto che “penicillamine” compariva prima di “penicillin” nell’elenco alfabetico dei medicinali o perché il sistema mostrava il singolo farmaco e non il gruppo terapeutico. Il rischio, spiegava l’alert, era quello di prescrivere antibiotici beta-lattamici a pazienti allergici alla penicillina, con possibili reazioni anafilattiche gravi.
Per verificare se la diffusione dei sistemi elettronici abbia aumentato gli errori Lasa, il Pharmaceutical Journal ha presentato una richiesta di accesso agli atti all’Nhs England sui dati relativi agli incidenti di sicurezza registrati tra il 2015 e il 2025. L’indagine si è però scontrata con diversi limiti metodologici. Negli ultimi anni, infatti, il sistema storico di segnalazione degli incidenti, il National reporting and learning system, è stato progressivamente sostituito dal nuovo Learn from patient safety events, con una fase di sovrapposizione tra le due piattaforme che potrebbe avere prodotto duplicazioni o registrazioni incomplete. Inoltre, gli errori Lasa non dispongono di una categoria dedicata e vengono spesso riportati in campi di testo libero, rendendo difficile l’estrazione di dati omogenei.
Secondo Bryony Dean Franklin, docente di sicurezza dei farmaci alla University College London e responsabile della ricerca del Centre for Medication Safety and Service Quality dell’Imperial College Healthcare Nhs Trust, i sistemi elettronici non avrebbero necessariamente aumentato gli errori, ma modificato la loro natura. «Con la prescrizione cartacea era più probabile che il medico scrivesse il farmaco corretto ma che la grafia venisse interpretata male dal farmacista o dall’infermiere», osserva Franklin nell’inchiesta. Oggi, invece, l’errore tende a verificarsi nella fase di prescrizione, attraverso la selezione sbagliata da un elenco digitale.
Una valutazione analoga arriva da Julia Scott, chief information officer del Dartford and Gravesham Nhs Trust, secondo la quale i sistemi elettronici hanno eliminato gli errori dovuti all’illeggibilità delle prescrizioni ma introdotto quelli legati ai menu a tendina. L’articolo richiama anche uno studio svolto in un ospedale universitario londinese, che ha confrontato prescrizione cartacea ed elettronica: dopo l’introduzione del sistema digitale risultavano diminuiti gli errori di dosaggio e le prescrizioni incomplete, ma aumentavano quelli relativi a duplicazioni terapeutiche, omissioni, farmaco errato o formulazione sbagliata.
Tra le strategie proposte per ridurre gli errori figura il “tall-man lettering”, tecnica che consiste nell’evidenziare alcune lettere dei nomi dei farmaci con caratteri maiuscoli per distinguerli meglio. Scott suggerisce anche di modificare la logica di visualizzazione dei medicinali nei menu, separando le coppie di farmaci notoriamente a rischio di confusione oppure aumentando il numero minimo di lettere da digitare prima che il sistema mostri i suggerimenti. Nell’articolo viene citato il caso di gabapentin e pregabalin: richiedere almeno cinque lettere per avviare la ricerca ridurrebbe il rischio di visualizzare contemporaneamente entrambe le opzioni.
L’inchiesta dedica ampio spazio anche alle possibili applicazioni dell’intelligenza artificiale. Secondo Scott, strumenti di supporto clinico integrati con la cartella elettronica potrebbero intercettare incoerenze tra diagnosi e farmaco selezionato, segnalando per esempio che la prescrizione di penicillamina non appare compatibile con un’infezione respiratoria. Allo stesso tempo, però, la diffusione degli “AI scribes”, cioè i sistemi che trascrivono automaticamente le conversazioni cliniche, potrebbe introdurre nuovi errori fonetici, soprattutto nella trascrizione di nomi di farmaci simili.
Un altro tema affrontato riguarda la sotto-segnalazione degli incidenti. Franklin stima che soltanto un errore prescrittivo su cento e uno di somministrazione su mille venga effettivamente registrato nei sistemi di incident reporting. Le ragioni, spiega, sono soprattutto organizzative: il personale deve accorgersi dell’errore, avere tempo per segnalarlo e interrompere l’attività assistenziale per compilare il report.
Secondo gli esperti intervistati dal Pharmaceutical Journal, proprio l’intelligenza artificiale potrebbe facilitare in futuro la raccolta e l’analisi delle segnalazioni, automatizzando parte della compilazione e consentendo di intercettare anche i “near miss”, cioè gli errori sfiorati prima che raggiungano il paziente. L’Nhs England punta in particolare sul nuovo sistema Learn from patient safety events, progettato per consentire analisi più avanzate dei dati e un maggiore utilizzo di strumenti di machine learning.
