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AI in cardiologia: gli studi chiave secondo l’ESC

L’intelligenza artificiale (AI) ha generato nuove opportunità per migliorare l’assistenza sanitaria e la salute della popolazione. Anche la Cardiologia è strettamente coinvolta in questa fase di transizione, come sottolinea un paper pubblicato sull’European Heart Journal che ha inteso definire i termini dei cambiamenti in atto (1).

Dall’analisi predittiva agli interventi personalizzati, gli approcci basati sull’AI vengono sempre più utilizzati per analizzare grandi quantità di dati sanitari, scoprire modelli di malattia e ottimizzare l’allocazione delle risorse. Inoltre, le tecnologie basate sull’AI, come i dispositivi indossabili e i sistemi di monitoraggio da remoto, facilitano il controllo cardiaco continuo, la diagnosi precoce delle malattie e promettono interventi più tempestivi. In più, i sistemi basati sull’AI possono supportare gli operatori sanitari nelle decisioni cliniche, migliorando così l’accuratezza e l’efficacia dei trattamenti. 

L’AI può anche potenziare l’impiego delle fonti di dati esistenti, come registri e biobanche, per affrontare quesiti di ricerca completamente nuovi e identificare nuovi meccanismi e bersagli farmacologici. L’area della prevenzione cardiovascolare, la lotta ai fattori di rischio e alle comorbidità restano i fronti principali su cui si muovono le applicazioni dell’AI, come riassunto nell’articolo dell’ESC.

Regole da definire, ostacoli da superare

Nonostante il notevole potenziale dell’AI nel migliorare la salute della popolazione  – precisano gli autori – è necessario affrontare le sfide relative a questioni legali, privacy dei dati, bias algoritmici e considerazioni etiche per garantire un accesso equo e risultati migliori per tutti.

I nuovi studi evidenziati dall’ESC

Diversi studi, evidentemente giudicati di maggiore rilevanza, sono stati diffusi dall’European Society of Cardiology (ESC) anche attraverso comunicati stampa. Tra questi più recentemente:

  • l’interpretazione dell’ECG basata sull’AI è più accurata rispetto ai percorsi standard nel rilevamento dell’infarto miocardico occlusivo (IM) nei pazienti senza elevazione ST. [Studio presentato da Federico Nani dell’Ospedale Centrale di Bolzano all’ESC Acute CardioVascular Care 2026, il congresso annuale dell’Association for Acute CardioVascular Care (ACVC), organismo dell’ESC] (2).
  • Uno stetoscopio digitale supportato dall’AI raddoppia la sensibilità nella rilevazione di valvulopatie cardiache da moderate a gravi in un contesto clinico real-world rispetto allo stetoscopio tradizionale. [Studio pubblicato su European Heart Journal – Digital Health (marzo 2026)] (3).
  • Uno strumento basato su AI analizza le immagini dell’angiografia coronarica con tomografia computerizzata (CCTA). È emerso che la riduzione del flusso sanguigno coronarico predice futuri eventi cardiovascolari e decesso nei pazienti con sospetta CAD stabile. L’opportunità potrebbe rivelarsi utile per personalizzare il trattamento dei pazienti con ridotto flusso sanguigno coronarico ad alto rischio di eventi cardiovascolari. [Studio realizzato presso il Liverpool Heart and Chest Hospital, Regno Unito] (4).
Sempre più pubblicazioni

A testimoniare ulteriormente il grande interesse della comunità cardiologica europea è nota la presenza della testata European Heart Journal – Digital Health, lanciata dall’ESC nel 2020 e presentata come “The Journal of digital cardiology and artificial intelligence” (5). Mentre oltre Atlantico l’American College of Cardiology ha aperto il canale AI Resource Center (6) e l’American Heart Association si è presentata lo scorso novembre con una guida per l’uso responsabile dell’AI nella pratica (7,8). 

 

Riferimenti

  1. Meder B et al. Artificial intelligence to improve cardiovascular population health. European Heart Journal 2025; 46: 1907-1916
  2. Nani F et al. Artificial intelligence-enabled electrocardiography algorithm for detection of occlusive myocardial infarction in suspected acute coronary syndromes without ST-segment elevation in clinical practice European Heart Journal. Acute Cardiovascular Care, Volume 15, Issue Supplement_1, May 2026, zuag046.144, https://doi.org/10.1093/ehjacc/zuag046.144
  3. Rancier M et al. Artificial-intelligence-enabled digital stethoscope improves point-of-care screening for moderate-to-severe valvular heart disease. European Heart Journal – Digital Health, Volume 7, Issue 2, March 2026, ztag003, https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztag003
  4. Bell J, Fairbairn T. Prognostic value of coronary computed tomography angiography-derived fractional flow reserve (FFR-CT) from a large nationwide cohort’ presented during the Advances in Science in Cardiac Computed Tomography session on 11 December at 08:30 to 10:00 CET in Room Agora. https://www.escardio.org/news/press/press-releases/ai-based-tool-predicts-future-cardiovascular-events-in-patients-with-angina/
  5. European Heart Journal Digital Health. https://academic.oup.com/ehjdh
    American College of Cardiology; AI Resource Center. https://www.acc.org/about-acc/innovation/artificial-intelligence
  6. AHA New guidance offered for responsible AI use in health care (novembre 2025). https://newsroom.heart.org/news/new-guidance-offered-for-responsible-ai-use-in-health-care
  7. Jain SS et al. Pragmatic Approaches to the Evaluation and Monitoring of Artificial Intelligence in Health Care: A Science Advisory From the American Heart Association. Circulation 2025 Dec 9;152(23):e433-e442. doi: 10.1161/CIR.0000000000001400