di
\n Ruggiero Corcella<\/p>\n
Un nuovo studio pubblicato su \u00abNejm Ai\u00bb dimostra che l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 ridurre i falsi positivi combinando lettura dell\u2019Ecg e anamnesi. Un cambio di paradigma che apre la strada a una prevenzione di precisione<\/p>\n
Anche l\u2019elettrocardiogramma, <\/a>che ormai ha oltre mezzo secolo di vita (il primo risale al 1953 e<\/b>d \u00e8 stato realizzato all\u2019Universit\u00e0 di Lund, in Svezia), sta vivendo una seconda giovinezza grazie all\u2019intelligenza artificiale (Ai). I modelli di apprendimento profondo riescono oggi ad analizzare segnali elettrici del cuore con una precisione che spesso supera gli strumenti tradizionali<\/b> di lettura automatica e si avvicina – o in alcuni casi supera – l\u2019interpretazione umana specializzata. Questo sviluppo si basa su tecnologie come machine learning e deep learning<\/b>, che riconoscono schemi complessi e segnali sottili non identificabili dall\u2019occhio clinico e possono migliorare sensibilit\u00e0 e specificit\u00e0 diagnostica rispetto ai metodi storici.<\/p>\n Prestazioni diagnostiche: cosa dicono gli studi<\/b><\/p>\n Diversi studi recenti confermano l\u2019efficacia dell\u2019Ai applicata all\u2019Ecg. Modelli di Ai nel contesto dell\u2019infarto miocardico acuto <\/a>hanno mostrato alte performance diagnostiche<\/b>, con potenziale per migliorare la diagnosi precoce rispetto all\u2019interpretazione standard degli Ecg a 12 derivazioni, pur con variabilit\u00e0 nelle prestazioni tra studi e necessit\u00e0 di standardizzazione. Un altro filone di studi indica che modelli Ai-Ecg possono classificare aritmie <\/a>con valori di accuratezza molto elevati rispetto alle tecniche tradizionali. Questi risultati non sono isolati: revisioni sistematiche di letteratura su centinaia di pubblicazioni <\/b>confermano come modelli deep learning consentano di migliorare l\u2019accuratezza diagnostica e la coerenza rispetto all\u2019interpretazione umana.
Lo screening predittivo: scompenso e rischio cardiovascolare<\/b><\/p>\n L\u2019Ai non si limita a riconoscere condizioni gi\u00e0 manifeste. Alcune ricerche mostrano che algoritmi Ai-Ecg possono identificare pazienti a rischio di<\/b> scompenso cardiaco<\/a> con precisione elevata, associando un test positivo a una probabilit\u00e0 significativamente maggiore di successiva insorgenza della malattia rispetto alla valutazione clinica tradizionale. Il rischio del \u00abtroppo sensibile\u00bb<\/b><\/p>\n Uno studio della Yale School of Medicine (New Haven, Usa), pubblicato su<\/b> Nejim Ai,<\/a> propone adesso un approccio radicalmente nuovo allo screening cardiovascolare: non limitarsi a \u00ableggere\u00bb il tracciato, ma interpretarlo alla luce della storia clinica del paziente. <\/b> Lo studio TARGET-Ai<\/b><\/p>\n Lo studio TARGET-Ai affronta il problema alla radice. L\u2019algoritmo non analizza subito l\u2019Ecg, ma prima valuta il profilo clinico del paziente attraverso i dati della cartella elettronica<\/b> – diagnosi<\/a> pregresse, farmaci, visite, ricoveri – e solo se emerge un rischio significativo procede con l\u2019analisi approfondita del tracciato. Prevenzione prima dei sintomi<\/b><\/p>\n Il valore clinico di questo approccio \u00e8 evidente. Molte malattie cardiache strutturali restano silenti per anni<\/b> e vengono diagnosticate solo quando compaiono sintomi avanzati, come lo scompenso cardiaco. Intercettarle in fase precoce significa poter intervenire quando le terapie sono pi\u00f9 efficaci e il danno d\u2019organo \u00e8 ancora limitato. La governance dell\u2019innovazione<\/b><\/p>\n La \u00ablezione\u00bb che emerge va oltre il singolo algoritmo. L\u2019intelligenza artificiale rappresenta una rivoluzione che la medicina non pu\u00f2 subire passivamente. Servono regole, formazione e una chiara governance.<\/b> In Italia, un segnale importante arriva dall\u2019Anmco, che ha istituito per la prima volta un\u2019Area dedicata all\u2019Intelligenza Artificiale in Cardiologia, fortemente voluta dal presidente Massimo Grimaldi,\u00a0<\/b>che \u00e8 anche direttore Uoc di Cardiologia e Utic dell\u2019Ospedale Miulli di Acquaviva delle Fonti. 16 febbraio 2026<\/p>\n \n \u00a9 RIPRODUZIONE RISERVATA\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"di Ruggiero Corcella Un nuovo studio pubblicato su \u00abNejm Ai\u00bb dimostra che l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 ridurre i falsi…\n","protected":false},"author":3,"featured_media":355842,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_share_on_mastodon":"0"},"categories":[175],"tags":[28325,20675,8075,199785,9920,4925,841,206580,206581,666,206582,58798,206583,3611,35271,15342,21789,28242,21815,879,6036,1278,8348,206584,206585,5932,198449,3635,28330,113856,146997,206586,11482,66194,29114,6104,12584,206578,1974,11489,206577,19118,239,66198,667,668,206587,12064,206588,1537,90,89,97397,5779,2461,18494,206589,206590,6114,5919,10225,27319,3522,71187,374,2441,1270,240,32203,1650,11753,1567,206579,29798,2128],"class_list":["post-355841","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-salute","tag-accuratezza","tag-algoritmi","tag-algoritmo","tag-anmco","tag-applicata","tag-approccio","tag-area","tag-area-dedicata","tag-area-dedicata-intelligenza","tag-artificiale","tag-artificiale-cardiologia","tag-cardiache","tag-cardiache-strutturali","tag-cardiaco","tag-cardiologia","tag-cardiovascolare","tag-clinica","tag-clinico","tag-confermano","tag-contesto","tag-cuore","tag-davvero","tag-dedicata","tag-dedicata-intelligenza","tag-dedicata-intelligenza-artificiale","tag-deep","tag-deep-learning","tag-diagnosi","tag-diagnostica","tag-diagnostiche","tag-ecg","tag-ecg-possono","tag-elevata","tag-elevati","tag-emerge","tag-esami","tag-falsi","tag-falsi-positivi","tag-formazione","tag-fortemente","tag-giubilato","tag-governance","tag-health","tag-identificare","tag-intelligenza","tag-intelligenza-artificiale","tag-intelligenza-artificiale-cardiologia","tag-interpretazione","tag-interpretazione-umana","tag-it","tag-italia","tag-italy","tag-learning","tag-leggere","tag-lettura","tag-luce","tag-luce-storia","tag-luce-storia-clinica","tag-migliorare","tag-modelli","tag-pazienti","tag-positivi","tag-possono","tag-precisione","tag-prevenzione","tag-rischio","tag-rispetto","tag-salute","tag-scompenso","tag-screening","tag-segnali","tag-storia","tag-storia-clinica","tag-studi","tag-studio"],"share_on_mastodon":{"url":"","error":"Validation failed: Text character limit of 500 exceeded"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/355841","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=355841"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/355841\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/355842"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=355841"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=355841"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=355841"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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Esistono anche evidenze promettenti circa l\u2019uso dell\u2019Ai per predire eventi avversi cardiovascolari e mortalit\u00e0, <\/b>mediante algoritmi addestrati su Ecg a singola derivazione, che suggeriscono come la tecnologia possa ampliare la portata preventiva oltre la mera diagnosi.<\/p>\n
Negli ultimi anni numerosi algoritmi hanno dimostrato di saper individuare segni precoci di patologie cardiache strutturali partendo da un semplice Ecg. Ma questa sensibilit\u00e0, applicata su larga scala, ha un prezzo: un numero elevato di falsi positivi. \u00abApplicare indiscriminatamente algoritmi molto sensibili su popolazioni ampie pu\u00f2 generare allarmi inutili,<\/b> esami diagnostici di approfondimento non necessari, costi elevati per il sistema sanitario e ansia per i pazienti. Un vero e proprio effetto di \u201cal lupo al lupo\u201d digitale, che rischia di minare la fiducia nella tecnologia\u00bb, osserva Simona Giubilato,<\/b> coordinatrice dell\u2019Area dedicata all\u2019Intelligenza Artificiale in Cardiologia di Anmco<\/a> (Associazione nazionale medici cardiologi ospedalieri).<\/p>\n
Testato su oltre 150 mila persone e validato esternamente nella UK Biobank<\/a><\/b>, il modello ha ridotto i falsi positivi dell\u201987,8%, <\/b>mantenendo un\u2019elevata capacit\u00e0 di identificare patologie gravi come la disfunzione sistolica ventricolare sinistra. \u00abStudi come questo dimostrano che l\u2019Ai pu\u00f2 funzionare davvero solo quando viene messa dalla parte giusta della sanit\u00e0<\/b>: al fianco degli operatori sanitari e degli assistiti. Non come una \u201cscatola nera\u201d che sostituisce il giudizio clinico, ma come uno strumento di supporto avanzato, un partner cognitivo, capace di leggere i segnali biologici alla luce della storia clinica, del contesto e della complessit\u00e0 della persona\u00bb, aggiunge Giubilato che \u00e8 cardiologa presso l\u2019Uoc di Utic con Cardiologia ed Emodinamica, Aoe Cannizzaro (Catania).<\/p>\n
\u00abL\u2019Ai pu\u00f2 aiutarci a spostare l\u2019asse della cardiologia dalla diagnosi tardiva alla prevenzione\u00bb<\/b>, spiega Giubilato. \u00abNon si tratta di fare pi\u00f9 esami, ma di farli meglio, solo a chi ne ha davvero bisogno\u00bb. Un approccio che migliora gli esiti clinici e, allo stesso tempo, rende pi\u00f9 sostenibile l\u2019uso delle risorse sanitarie, oggi fortemente assorbite dalla gestione della cronicit\u00e0 cardiovascolare.<\/p>\n
\u00abLe societ\u00e0 scientifiche hanno una responsabilit\u00e0 chiave<\/b>\u00bb, afferma Giubilato. \u00abDevono guidare l\u2019integrazione dell\u2019Ai nei percorsi di cura reali<\/b>, definire criteri di validazione clinica e investire nella formazione dei professionisti\u00bb.
\u00abGovernare bene questa rivoluzione non \u00e8 solo una questione tecnologica<\/b>\u00bb, conclude Giubilato, \u00abma una responsabilit\u00e0 scientifica e culturale\u00bb.<\/p>\n