TY  -  JOUR
AU  -  De Lucia, Raffaele
AU  -  Zucchelli, Giulio
AU  -  Parollo, Matteo
AU  -  Mei, Davide A.
AU  -  Boriani, Giuseppe
T1  -  L’applicazione dell’intelligenza artificiale in aritmologia
PY  -  2026
Y1  -  2026-07-01
DO  -  10.1714/4722.47386
JO  -  Giornale Italiano di Cardiologia
JA  -  G Ital Cardiol
VL  -  27
IS  -  7
SP  -  471
EP  -  478
PB  -  Il Pensiero Scientifico Editore
SN  -  1972-6481
Y2  -  2026/06/26
UR  -  http://dx.doi.org/10.1714/4722.47386
N2  -  Negli ultimi decenni la pratica clinica è stata fondata sul paradigma della medicina basata sull’evidenza, in cui le decisioni terapeutiche derivano dall’integrazione tra esperienza clinica, preferenze del paziente ed evidenze scientifiche ottenute attraverso studi controllati e metanalisi. L’introduzione dell’intelligenza artificiale (IA) nella medicina sta tuttavia determinando un’evoluzione significativa nell’ambito della ricerca, grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati eterogenei, superando i limiti degli approcci statistici tradizionali. La disponibilità di dataset su larga scala, l’aumento della potenza computazionale e la riduzione dei costi di archiviazione hanno favorito un modello di ricerca “data-intensive”, oggi in crescente integrazione con i metodi classici. In cardiologia, l’aritmologia rappresenta uno dei contesti in cui l’IA trova grande applicazione. L’analisi di segnali elettrofisiologici complessi, dei dati provenienti da dispositivi impiantabili, di imaging avanzato e parametri clinici consente infatti lo sviluppo di algoritmi in grado di identificare pattern non riconoscibili dall’osservazione umana. Questi strumenti hanno già dimostrato utilità pratica nella diagnosi precoce delle aritmie, nella stratificazione del rischio aritmico, nella pianificazione e guida delle procedure ablative, nella predizione della risposta ai dispositivi di stimolazione cardiaca e nell’ottimizzazione del monitoraggio remoto. Tra i principali benefici emergenti, l’IA promette inoltre una cura sempre più personalizzata, favorendo interventi mirati e riducendo un possibile “overtreatment”. Inoltre, l’evoluzione dei “digital twin” apre la prospettiva di simulare scenari terapeutici paziente-specifici per supportare decisioni cliniche complesse. Questa rassegna ha lo scopo di fornire una sintesi delle evidenze attuali, delle applicazioni emergenti e delle sfide future legate all’integrazione dell’IA in aritmologia, delineando il potenziale di una trasformazione verso una medicina predittiva, preventiva e personalizzata.
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