TY  -  JOUR
AU  -  Buia, Francesco
AU  -  Bergamaschi, Luca
AU  -  Franceschi, Paola
AU  -  Russo, Vincenzo
AU  -  Lovato, Luigi
T1  -  Intelligenza artificiale nella diagnosi e gestione della patologia aortica: 
applicazioni attuali e prospettive future
PY  -  2026
Y1  -  2026-02-01
DO  -  10.1714/4636.46466
JO  -  Giornale Italiano di Cardiologia
JA  -  G Ital Cardiol
VL  -  27
IS  -  2
SP  -  92
EP  -  101
PB  -  Il Pensiero Scientifico Editore
SN  -  1972-6481
Y2  -  2026/04/28
UR  -  http://dx.doi.org/10.1714/4636.46466
N2  -  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.
ER  -