Artificial Intelligence in Cardiovascular Imaging: A Practical Guide for the Clinical Cardiologist
² Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana, Pisa
Abstract
L’intelligenza artificiale (AI) sta trasformando profondamente l’imaging cardiovascolare, rendendolo sempre più quantitativo, standardizzato e integrato nel processo decisionale clinico. L’aumento della complessità e della quantità dei dati generati da ecocardiografia, tomografia computerizzata coronarica (TC), risonanza magnetica cardiaca (RMC) e imaging nucleare (SPECT e PET) ha reso necessario lo sviluppo di strumenti in grado di supportare il cardiologo nell’analisi e nell’interpretazione delle immagini.
L’AI consente l’automazione della ricostruzione, della segmentazione e della quantificazione di parametri funzionali e strutturali, riducendo la variabilità intra- e inter-osservatore e migliorando l’efficienza del workflow. Nella TC coronarica permette la quantificazione automatica della placca e la stima non invasiva della FFR; nella RMC facilita l’analisi volumetrica e la caratterizzazione tissutale; nell’ecocardiografia automatizza la valutazione della funzione ventricolare e dello strain; nell’imaging nucleare migliora la ricostruzione, la quantificazione della perfusione e la stratificazione prognostica.
Accanto ai benefici emergono tuttavia criticità rilevanti, tra cui domain shift, bias dei dataset, limitata generalizzabilità e necessità di modelli interpretabili. Strumenti di explainability e l’utilizzo di dati sintetici rappresentano aree di sviluppo promettenti, ma richiedono validazione rigorosa.
L’AI non sostituisce il cardiologo: ne potenzia le capacità analitiche, mantenendo centrale il ruolo clinico nella validazione, integrazione e responsabilità decisionale.
Parole chiave: Intelligenza artificiale; Imaging cardiovascolare; Machine learning; Stratificazione del rischio; Explainability.
Artificial intelligence (AI) is profoundly transforming cardiovascular imaging, making it increasingly quantitative, standardized, and integrated into clinical decision-making. The growing complexity and volume of data generated by echocardiography, coronary computed tomography angiography (CCTA), cardiac magnetic resonance (CMR), and nuclear imaging (SPECT and PET) have created the need for advanced tools capable of supporting cardiologists in image analysis and interpretation.
AI enables the automation of image reconstruction, segmentation, and quantification of structural and functional parameters, reducing intra- and inter-observer variability while improving workflow efficiency. In CCTA, AI allows automated plaque quantification and non-invasive estimation of fractional flow reserve (FFR); in CMR, it facilitates volumetric analysis and tissue characterization; in echocardiography, it automates the assessment of ventricular function and myocardial strain; and in nuclear imaging, it enhances image reconstruction, perfusion quantification, and prognostic stratification.
Alongside these benefits, important challenges remain, including domain shift, dataset bias, limited generalizability, and the need for interpretable models. Explainability tools and the use of synthetic data represent promising areas of development, although they require rigorous validation before widespread clinical adoption.
AI does not replace the cardiologist; rather, it augments analytical capabilities while preserving the central clinical role in validation, integration of information, and ultimate responsibility for decision-making.
Key words: Artificial intelligence; Cardiovascular imaging; Machine learning; Risk stratification; Explainability.
