TY  -  JOUR
AU  -  Basile, Christian
AU  -  Villaschi, Alessandro
AU  -  Orso, Francesco
AU  -  Maggioni, Aldo Pietro
T1  -  L’intelligenza artificiale nei trial clinici randomizzati in cardiologia: applicazioni e prospettive future
PY  -  2025
Y1  -  2025-08-01
DO  -  10.1714/4531.45330
JO  -  Giornale Italiano di Cardiologia
JA  -  G Ital Cardiol
VL  -  26
IS  -  8
SP  -  549
EP  -  558
PB  -  Il Pensiero Scientifico Editore
SN  -  1972-6481
Y2  -  2026/05/01
UR  -  http://dx.doi.org/10.1714/4531.45330
N2  -  L’integrazione dell’intelligenza artificiale (IA) nei trial clinici in cardiologia sta emergendo come un fattore chiave per accelerare e migliorare i processi di selezione dei pazienti, la raccolta dei dati, il monitoraggio degli endpoint e l’analisi dei risultati. Da un lato, algoritmi di machine learning e deep learning consentono la gestione e l’analisi di una mole crescente di dati clinici, di imaging e di telemonitoraggio, identificando pattern predittivi e automatizzando task ripetitivi. Dall’altro, i costi e i tempi di esecuzione dei trial tradizionali, unitamente alla necessità di rappresentare adeguatamente la variabilità della popolazione, rendono urgente una riorganizzazione dei modelli di conduzione. L’IA può contribuire a creare protocolli di studio più agili e adattivi, a minimizzare la variabilità interosservatore e ad incrementare l’accuratezza nella definizione degli endpoint. Tuttavia, permangono sfide tecniche ed etiche, come il rischio di bias algoritmici, la protezione dei dati sensibili, l’interpretabilità dei modelli e la definizione delle responsabilità legali in caso di errore. In prospettiva, l’impiego di “digital biomarkers”, “synthetic control arms” e trial sempre più decentralizzati potrebbe ridefinire i paradigmi della sperimentazione, rendendo i trial cardiologici più inclusivi, rapidi e mirati. L’obiettivo di questa rassegna è fornire una panoramica sull’utilizzo dell’IA applicata ai trial clinici in cardiologia.
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