Intelligenza artificiale nella diagnosi e gestione della patologia aortica: applicazioni attuali e prospettive future

Francesco Buia, Luca Bergamaschi, Paola Franceschi, Vincenzo Russo, Luigi Lovato

Riassunto. L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando rapidamente l’imaging aortico, migliorando l’accuratezza diagnostica, la stratificazione del rischio e la pianificazione terapeutica. Questa rassegna fornisce una panoramica delle applicazioni dell’IA nella misurazione delle dimensioni aortiche, nella rilevazione e caratterizzazione di aneurismi, dissezioni e patologia aterosclerotica, oltre che nella predizione degli outcome clinici. Gli strumenti di misurazione e segmentazione automatica, basati su algoritmi di deep learning, offrono valutazioni riproducibili e rapide, riducendo la variabilità inter- e intraoperatore. Nella patologia aterosclerotica, l’IA consente una quantificazione oggettiva del burden calcifico e analisi radiomiche avanzate per la stratificazione prognostica. Nelle sindromi aortiche acute, i modelli di IA migliorano la sensibilità diagnostica, supportano la distinzione tra vero e falso lume e predicono complicanze o esiti chirurgici. L’integrazione di tecnologie emergenti, come radiomica, tomografia computerizzata a doppia energia o a conteggio di fotoni e fluidodinamica computazionale, amplia ulteriormente le capacità predittive, aprendo la strada a modelli personalizzati di “gemello digitale” per il supporto decisionale. Nonostante i risultati promettenti, persistono sfide legate alla disponibilità dei software, ai costi, all’integrazione dei dati e alla definizione del ruolo futuro del radiologo. L’IA ha il potenziale per diventare uno strumento indispensabile nella gestione delle patologie aortiche, integrando imaging, dati clinici e analisi computazionale per migliorare gli outcome dei pazienti.