Cent’anni e non sentirli. L’elettrocardiogramma, inventato da Willem Einthoven agli albori del Novecento, è ancora oggi lo strumento cardine della diagnostica cardiologica. Ma il modo in cui viene acquisito, analizzato e interpretato sta cambiando più rapidamente di quanto la comunità medica riesca ad assorbire. È attorno a questa tensione tra tradizione e innovazione che si è sviluppata la conferenza Il presente e il futuro dell’ECG, tenutasi il 3 giugno 2026 presso il Policlinico San Matteo di Pavia. Una giornata densa, con voci autorevoli e posizioni variegate, che ha messo al centro una domanda scomoda: l’intelligenza artificiale ci sta davvero aiutando a capire meglio il cuore, o rischiamo di affidarci a strumenti che non comprendiamo fino in fondo?
Il paradosso di Topol: la tecnologia che rende la medicina più umana
La conferenza si è aperta nel segno di Eric Topol, cardiologo della Scripps Research di La Jolla e autore di Deep Medicine (2019), il libro che più di ogni altro ha segnato il dibattito sull’AI in cardiologia nell’ultimo decennio. Il suo è un messaggio, parafrasando quanto ricordato da Leonardo De Luca, Direttore della Cardiologia del Policlinico San Matteo di Pavia, apparentemente controintuitivo: la tecnologia più avanzata, se ben utilizzata, non disumanizza la medicina ma la restituisce alla sua vocazione originaria. Liberando il medico dai compiti ripetitivi – la documentazione, l’inserimento dati, la lettura seriale di tracciati – l’AI gli restituisce la cosa più preziosa: il tempo da dedicare al paziente, all’ascolto, alla relazione terapeutica.
Badilini (UCSF): «Tornate al segnale vero»
Se De Luca guarda al futuro, Fabio Badilini, professore alla University of California, San Francisco (UCSF) e fondatore di AMPS-LLC, ricorda a tutti da dove siamo partiti. Considerato il padre della digitalizzazione dell’ECG cartaceo – è suo il brevetto ECGScan del 2005, primo strumento al mondo per convertire tracciati su carta in file digitali – Badilini ha costruito una carriera attorno a un principio: prima di applicare qualsiasi algoritmo, bisogna avere un segnale di qualità. Il suo messaggio alla platea è sintetizzabile in un’espressione: «Tornate all’ECG vero». La digitalizzazione non è un abbandono del tracciato originale, ma la via per recuperarne tutta la ricchezza informativa che la stampa su carta millimetrata ha per decenni compresso e in parte cancellato. La transizione all’elettronico consente di misurare con precisione parametri come gli intervalli PR, QRS, QT, la morfologia dell’onda T, l’angolo spaziale QRS-T: parametri che sull’ECG cartaceo venivano spesso trascurati perché difficili da quantificare a occhio. Sul fronte dei dispositivi indossabili, Badilini ha espresso una posizione critica netta. Gli smartwatch e i wearable consumer registrano tipicamente una sola derivazione, contro le dodici dello standard clinico; la qualità del segnale è variabile e condizionata dal movimento; la misura affidabile della ripolarizzazione ventricolare – cuore del suo lavoro – è di fatto impossibile. «Generano grandi quantità di dati di qualità disomogenea», ha osservato, lasciando intendere che la quantità non è sinonimo di conoscenza.
Sassi (Università di Milano): le trappole nascoste dell’AI
È stato probabilmente l’intervento più atteso della giornata, e non ha deluso. Roberto Sassi, professore ordinario di Informatica all’Università degli Studi di Milano e direttore del laboratorio BiSP (Biomedical image and Signal Processing), è tra i pochi ricercatori italiani con una produzione scientifica sistematica all’intersezione tra AI ed ECG. Membro attivo del working group e-Cardiology della Società Europea di Cardiologia, Sassi lavora da anni con Badilini e con il gruppo UCSF: una collaborazione che rende il suo sguardo insieme tecnico e clinicamente situato. Le opportunità sono reali, ha esordito Sassi, e i dati lo confermano. Il suo gruppo ha pubblicato nel 2023 una revisione sistematica su 119 paper dedicati alle tecniche di data augmentation per segnali ECG: un lavoro che fotografa lo stato dell’arte e dimostra come l’AI possa migliorare concretamente la diagnosi, in particolare per aritmie come la fibrillazione atriale. Modelli di deep learning addestrati su Holter di lunga durata riescono oggi a predire la transizione verso la fibrillazione atriale con un anticipo medio di quasi trenta minuti sull’onset clinico. Ma è sulle trappole metodologiche che Sassi ha insistito con maggiore forza. La prima è il dataset bias: la quasi totalità dei modelli AI per ECG è addestrata su coorti non rappresentative – prevalentemente maschili, caucasiche, mono-centriche. Un modello che funziona bene su una popolazione può fallire sistematicamente su un’altra. La seconda trappola è l’overfitting: un algoritmo può imparare a memorizzare le caratteristiche di un dataset senza davvero comprenderne la fisiopatologia sottostante, con performance eccellenti in laboratorio e deludenti nella pratica clinica reale. Il rischio di falso utilizzo, ha concluso Sassi, non è solo tecnico ma culturale: un clinico che si fida ciecamente dell’output di un modello che non capisce è più vulnerabile di uno che non usa l’AI affatto. «La scatola nera non è un problema se chi la usa sa che è una scatola nera», ha sintetizzato, invocando una formazione specifica per i cardiologi sulle basi dell’AI applicata ai segnali biomedici.
Sacchi (Università di Pavia): dall’algoritmo al paziente, il salto che manca
Ha chiuso il cerchio Lucia Sacchi, professoressa di Informatica Medica all’Università degli Studi di Pavia, esperta di sistemi di supporto alla decisione clinica e di AI applicata alla medicina. Padrona di casa in senso lato – il San Matteo è l’ospedale universitario di riferimento dell’ateneo pavese – Sacchi ha scelto la prospettiva forse più concreta: non cosa può fare l’AI in teoria, ma cosa accade quando la si porta davvero nel flusso di lavoro clinico quotidiano. Gli scenari attuali sono già più maturi di quanto si creda: il supporto alla lettura del tracciato in pronto soccorso, il triage automatico delle anomalie nei grandi archivi di ECG ospedalieri, il monitoraggio remoto dei pazienti cronici con alert intelligenti. Scenari in cui l’AI non sostituisce il cardiologo ma lo affianca, segnalando ciò che merita attenzione tra centinaia di tracciati. Ma il salto dalla ricerca alla pratica è ancora largo. Sacchi ha identificato gli ostacoli principali: l’interoperabilità dei sistemi informativi ospedalieri, spesso incompatibili tra loro; e la resistenza culturale di una parte della professione medica, che fatica a integrare uno strumento che «pensa» senza che si possa vederne il ragionamento. La sua proposta è pragmatica: partire dai contesti a più alto volume e minore complessità, dove il guadagno è misurabile e il rischio contenuto, accumulando evidenza clinica prima di allargare il campo.
De Luca (San Matteo): «L’AI non è il futuro. È già il presente»
A tirare le fila della giornata è stato Leonardo De Luca, primario della Cardiologia del Policlinico San Matteo di Pavia e padrone di casa della conferenza. Un clinico di lungo corso, abituato a misurare le innovazioni non sui paper ma sui pazienti. Sulla scorta di Topol, il professor De Luca individua quattro grandi ragioni per guardare con fiducia all’AI in medicina: la maggiore precisione diagnostica, la personalizzazione delle cure, la riduzione degli errori e – forse la più sottovalutata – proprio il recupero del tempo clinico. Un medico che passa meno ore davanti allo schermo è un medico che ne passa di più accanto al letto del paziente. Il sottotitolo del libro di Topol, How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again, è insieme una promessa e un monito.
Il San Matteo in prima linea: i progetti ECG e AI in corso
La conferenza non è stata soltanto un’occasione di confronto teorico: il Policlinico San Matteo è oggi – parafrasando l’intervento di Roberto Rordorf, Responsabile di Aritmologia ed Elettrofisiologia Divisione di Cardiologia del San Matteo – uno dei centri italiani più attivi nella ricerca e nell’applicazione clinica dell’intelligenza artificiale applicata all’ECG. Diversi progetti sono già operativi o in fase di avanzato sviluppo, delineando un programma che copre l’intero spettro della cardiologia digitale.
- Dispositivi impiantabili: è in corso un progetto di semplificazione della trasmissione e analisi dei dati provenienti da pazienti portatori di dispositivi impiantabili (pacemaker, defibrillatori, monitor cardiaci sottocutanei), con l’obiettivo di rendere il follow-up più efficiente e tempestivo grazie all’elaborazione automatica del segnale.
- Ablazione trans-catetere: vengono analizzate tramite AI le mappe elettro-anatomiche dei pazienti sottoposti ad ablazione trans-catetere per il trattamento di aritmie cardiache, al fine di ottimizzare la pianificazione procedurale e migliorare i risultati a lungo termine.
- Screening per la fibrillazione atriale: è in via di attivazione una rete Ospedale-Medici di Medicina Generale dedicata allo screening di popolazione per la ricerca precoce della fibrillazione atriale, con l’obiettivo di intercettare i casi silenti prima che si manifestino eventi cerebrovascolari. • Post-arresto cardiaco: un progetto specifico studia l’analisi dell’ECG nell’immediato post-arresto cardiaco e la sua correlazione con l’outcome clinico e neurologico, con potenziali implicazioni per la stratificazione prognostica precoce.
- Trapianto cardiaco: in un ambito di assoluta frontiera, il monitoraggio ECG viene applicato all’organo espiantato a cuore battente durante la perfusione ex vivo, per monitorare e gestire meglio la vitalità del cuore nel percorso che precede il trapianto. Si tratta di un insieme di iniziative che testimonia come il San Matteo non si limiti a recepire le innovazioni sviluppate altrove, ma contribuisca attivamente alla costruzione delle evidenze su cui la cardiologia digitale si fonderà nei prossimi anni.
L’evento, promosso dalla Direzione Scientifica del Policlinico San Matteo, è stato disegnato e organizzato dalla Struttura di Aritmologia della Cardiologia. I principali artefici della sua ideazione e realizzazione sono il Dott. Antonio Sanzo e il Dott. Roberto Rordorf, a cui va il merito di aver saputo costruire una giornata scientifica di alto profilo, capace di mettere intorno allo stesso tavolo ricercatori, clinici e tecnologi.
