Intelligenza Artificiale e Valutazione del Rischio Cardiovascolare

RAZIONALE

La malattia cardiovascolare aterosclerotica (ASCVD) rimane la principale causa di mortalità a livello globale, nonostante i sostanziali progressi nella prevenzione, nel controllo dei fattori di rischio e nella terapia farmacologica. I modelli tradizionali di previsione del rischio, ampiamente derivati da coorti basate sulla popolazione e fondati su un insieme limitato di fattori di rischio classici ben noti, hanno fornito un quadro di riferimento importante per la stima del rischio cardiovascolare. Tuttavia, sebbene utili a livello di popolazione, questi modelli si rivelano insufficienti quando applicati ai singoli pazienti. Essi rischiano di non cogliere adeguatamente l'eterogeneità tra fasce d'età, sesso, etnia e background genetico, e spesso non tengono conto dell'esposizione nel corso della vita e dei cambiamenti dinamici del rischio, contribuendo così al persistere di un carico cardiovascolare residuo.

Negli ultimi anni, la rapida espansione di biobanche su larga scala, cartelle cliniche elettroniche, modalità di imaging avanzate e piattaforme multi-omiche ha trasformato profondamente il panorama della valutazione del rischio cardiovascolare. Queste risorse offrono un'opportunità senza precedenti per andare oltre una stima del rischio statica e semplificata, muovendosi verso una comprensione più completa e dinamica dei processi patologici. Se combinati con approcci di intelligenza artificiale (IA) e machine learning, questi set di dati consentono l'integrazione di informazioni complesse e multidimensionali, catturando le interazioni tra determinanti biologici, ambientali e comportamentali che spesso non sono accessibili attraverso i modelli convenzionali.

Tali approcci hanno il potenziale di ridefinire la prevenzione cardiovascolare consentendo una stratificazione del rischio più precisa e individualizzata, un'identificazione più precoce dei fenotipi ad alto rischio e interventi terapeutici più mirati. Allo stesso tempo, possono contribuire a caratterizzare meglio la malattia subclinica, perfezionare le soglie di trattamento e ottimizzare l'allocazione delle risorse sanitarie.

Tuttavia, rimangono sfide importanti. Tra queste, l'interpretabilità e la trasparenza dei modelli guidati dall'IA, la necessità di una rigorosa validazione in popolazioni e sistemi sanitari diversi, le questioni relative alla qualità dei dati e ai bias (distorsioni), e l'integrazione pratica di questi strumenti nei flussi di lavoro clinici. Anche le considerazioni etiche, tra cui la governance dei dati e la privacy dei pazienti, rappresentano aspetti critici che devono essere affrontati per garantire un'implementazione responsabile.

Questo workshop a Fiesole è progettato per affrontare queste opportunità e sfide, combinando sessioni plenarie di alto livello con sessioni interattive e pratiche. Il programma fornirà ai partecipanti sia un solido quadro concettuale sia competenze pratiche, favorendo un dialogo multidisciplinare tra cardiologia, scienza dei dati e salute pubblica. L'obiettivo finale è quello di mettere clinici e ricercatori in condizione di valutare criticamente, interpretare e applicare gli strumenti di big data e IA in contesti reali, contribuendo così a strategie di prevenzione cardiovascolare più efficaci e sostenibili.