Amiloidosi Cardiaca: Ruolo Dell’Ecocardiografia Avanzata E Dell’Intelligenza Artificiale Nell’Ottimizzazione Del Percorso Diagnostico E Gestionale

L'amiloidosi cardiaca rappresenta una causa sempre più riconosciuta di scompenso cardiaco e cardiomiopatia infiltrativa, ma continua ad essere sottodiagnosticata a causa della presentazione clinica aspecifica e della sovrapposizione morfologica con altre forme di cardiomiopatia a fenotipo ipertrofico. Una diagnosi precoce è oggi cruciale anche alla luce delle nuove opzioni terapeutiche che possono essere in grado di modificare significativamente la prognosi della malattia.

L'ecocardiografia costituisce il primo strumento di imaging nella valutazione del sospetto clinico di interessamento cardiaco da amiloidosi. Le tecniche di base consentono l'identificazione di pattern morfologici e funzionali suggestivi, mentre l'ecocardiografia avanzata, in particolare l'analisi degli indici di deformazione miocardica (Global Longitudinal Strain) soprattutto in presenza di alcuni tipici pattern di strain come l'"apical sparing", permette un miglioramento della sensibilità diagnostica e della stratificazione prognostica.

Accanto alle metodiche convenzionali e avanzate, l'intelligenza artificiale (IA) applicata all'imaging cardiovascolare, e in particolare all'ecocardiografia, rappresenta oggi un ambito di grande innovazione. L'IA non si configura come sostitutiva dell'esperienza clinica, ma come strumento di supporto decisionale in grado di potenziare l'accuratezza e la riproducibilità dell'analisi ecocardiografica. Algoritmi di pattern recognition analysis consentono infatti l'automatizzazione delle misurazioni, la riduzione della variabilità intra- e inter-operatore e l'analisi quantitativa di pattern miocardici complessi, contribuendo all'identificazione precoce di fenotipi subclinici non immediatamente riconoscibili all'osservazione visiva.

L'evento formativo si propone di fornire competenze teoriche e pratiche sull'utilizzo integrato dell'ecocardiografia di base e avanzata nella valutazione dell'amiloidosi cardiaca, con un focus specifico sulle applicazioni attuali e prospettiche dell'intelligenza artificiale come strumento di supporto alla diagnosi precoce, alla stratificazione prognostica e alla gestione clinica del paziente, all'interno di un modello multidisciplinare e innovativo.