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Negli ultimi anni la combinazione tra dati clinici e algoritmi avanzati ha aperto nuove possibilità per la medicina cardiovascolare. Il Centro Cardiologico Monzino e l’azienda Aindo hanno avviato un progetto osservazionale per verificare l’efficacia di un Clinical Decision Support System chiamato CDSS‑GPT, pensato per la gestione dello scompenso cardiaco. Lo scopo non è eliminare il giudizio clinico, ma offrire uno strumento capace di sintetizzare la storia del paziente e proporre suggerimenti diagnostici e terapeutici coerenti con le linee guida.
Lo studio utilizza dati clinici raccolti nella pratica clinica del Monzino, con una prima coorte di circa cinquemila pazienti visitati negli ambulatori tra il 2016 e il 2026. Questo approccio consente di testare un modello «verticale», ossia un algoritmo addestrato su informazioni provenienti da pazienti con patologia cardiaca reale, con l’obiettivo di migliorare la standardizzazione della refertazione e di alleggerire il carico cognitivo dei professionisti.
Il progetto e i suoi obiettivi
Il fulcro dell’iniziativa è valutare come un sistema di supporto alle decisioni cliniche possa contribuire a processi diagnostici e terapeutici più coerenti. Obiettivi primari sono la verifica della concordanza tra le proposte di CDSS‑GPT, le decisioni effettive dei cardiologi e uno standard di riferimento definito da esperti. Lo studio è osservazionale retrospettivo e monocentrico, e mira inoltre a generare evidenze utili per futuri studi sugli esiti clinici e sulla riduzione dei ricoveri, particolarmente rilevante in una patologia che coinvolge circa 600.000 persone in Italia e rappresenta la prima causa di ricovero tra gli over 65.
Perché un modello verticale
A differenza di strumenti generici, CDSS‑GPT è stato progettato e addestrato su dati specifici di pazienti cardiologici e integrato con le più recenti linee guida di settore. Questo approccio mira a produrre suggerimenti diagnostici e terapeutici corredati da riferimenti scientifici aggiornati e spiegazioni interpretabili. Secondo il professor Giulio Pompilio, direttore scientifico del Centro Cardiologico Monzino, strumenti di questo tipo possono migliorare i processi decisionali grazie a una mappatura approfondita e sicura della storia clinica del paziente.
Disegno dello studio e popolazione coinvolta
Lo studio analizza cartelle cliniche esistenti di pazienti con sospetto, probabilità o diagnosi confermata di scompenso cardiaco, visitati presso gli ambulatori del Monzino. Il dataset è suddiviso in set di training, validazione e test, e un campione di referti viene rivisto manualmente da cardiologi per definire il gold standard. Le metriche previste includono F1‑score, precision e recall, oltre ai tassi di accordo con le decisioni cliniche reali, permettendo una valutazione quantitativa e replicabile della performance del modello.
Confronti e validazioni
Oltre a misurare la concordanza con il gold standard, il modello sarà confrontato con i più noti large language model applicati alla salute per determinare punti di forza e limiti specifici. L’analisi statistica e la valutazione scientifica sono curate dal Monzino, mentre Aindo è responsabile della progettazione, del training e degli aspetti di ingegneria dell’intelligenza artificiale. Questo lavoro congiunto garantisce supervisione clinica diretta durante tutte le fasi del progetto.
Governance dei dati, sicurezza e limiti etici
La gestione dei dati è un aspetto centrale: il sistema è eseguito interamente all’interno dell’infrastruttura IT del Centro Cardiologico Monzino, su piattaforme protette, e i dati non lasciano l’ambiente ospedaliero. Le cartelle sono pseudonimizzate e trattate per finalità di sintesi nel rispetto del GDPR e della normativa italiana vigente. Lo studio non prevede alcun intervento sui pazienti: utilizza esclusivamente cartelle cliniche esistenti ed è conforme alla Dichiarazione di Helsinki e alle Good Clinical Practice, con autorizzazioni del Data Governance Board e del Comitato Etico competente.
È fondamentale ribadire che CDSS‑GPT verrà testato come strumento di supporto decisionale e non sostituisce in alcun modo il giudizio clinico, che rimane saldamente in capo al cardiologo. L’intento finale è creare basi solide per strumenti utili in reparto e per studi futuri che possano contribuire a ridurre ricoveri e migliorare gli esiti dei pazienti con scompenso cardiaco.
