Artificial Intelligence in medicine
Azienda USL Toscana nord ovest
Abstract
L’Intelligenza Artificiale (AI) sta rapidamente trasformando il panorama della medicina moderna grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati clinici, immagini diagnostiche, segnali biologici e informazioni provenienti da dispositivi indossabili. Tecniche di machine learning (ML) e deep learning (DL) consentono di rilevare pattern complessi che sfuggono all’analisi tradizionale, aprendo nuove frontiere nella diagnosi, nella prognosi e nella medicina personalizzata. Nel contesto della cardiologia, queste tecnologie offrono opportunità significative per l’analisi dell’elettrocardiogramma (ECG), l’imaging cardiaco (ecocardiografia, tomografia computerizzata, risonanza magnetica), la stratificazione del rischio cardiovascolare, il monitoraggio remoto mediante dispositivi indossabili (wearable) e, più recentemente, per la pianificazione e l’esecuzione di procedure interventistiche con supporto computer-assistito. Tuttavia, l’adozione clinica su larga scala richiede una riflessione critica sui limiti metodologici, rischi di bias, interoperabilità, privacy, responsabilità professionale e governance. In Italia, la costruzione di una infrastruttura regolatoria conforme al Regolamento EU 2017/745 (MDR), al Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e all’AI Act dell’Unione Europea, richiede strutture organizzative dedicate, cabine di regia, competenze multidisciplinari e trasparenza. Il presente articolo si pone l’obiettivo di fornire una panoramica tecnico-clinica aggiornata delle applicazioni dell’AI in cardiologia – incluse applicazioni interventistiche – discutere criticamente le sfide regolatorie e organizzative e proporre raccomandazioni operative per l’implementazione responsabile nel contesto del servizio sanitario nazionale.
Parole chiave: Intelligenza Artificiale (IA); Tecniche di machine learning; Tecniche di deep learning; IA in medicina; IA in Cardiologia.
Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming the landscape of modern medicine thanks to its ability to analyze large amounts of clinical data, diagnostic images, biological signals, and information from wearable devices. Machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques make it possible to detect complex patterns that elude traditional analysis, opening up new frontiers in diagnosis, prognosis, and personalized medicine. In the field of cardiology, these technologies offer significant opportunities for electrocardiogram (ECG) analysis, cardiac imaging (echocardiography, computed tomography, magnetic resonance imaging), cardiovascular risk stratification, remote monitoring using wearable devices, and, more recently, for the planning and performance of computer-assisted interventional procedures. However, large-scale clinical adoption requires critical reflection on methodological limitations, risks of bias, interoperability, privacy, professional liability, and governance. In Italy, establishing a regulatory framework that complies with EU Regulation 2017/745 (MDR), the General Data Protection Regulation (GDPR), and the European Union’s AI Act requires dedicated organizational structures, steering committees, multidisciplinary expertise, and transparency. This article aims to provide an up-to-date technical and clinical overview of AI applications in cardiology (including interventional applications), critically discuss regulatory and organizational challenges, and propose practical recommendations for responsible implementation within the national healthcare system.
Key words: Artificial intelligence (AI); Machine learning techniques; Deep learning techniques; AI in medicine; AI in cardiology.
