🎧 Ascolta il podcast dell’articolo

Per oltre quarant’anni, la valutazione del rischio cardiovascolare si è basata su tre pilastri: le scale di Framingham, SCORE2 e QRISK.
Questi algoritmi hanno rappresentato un progresso straordinario rispetto al giudizio clinico soggettivo, offrendo una base scientifica per classificare i pazienti in categorie di rischio.
Milioni di decisioni terapeutiche nel mondo si sono fondate su questi calcoli, contribuendo a salvare innumerevoli vite.

Con l’evoluzione della ricerca biomedica e l’avvento dei big data, tuttavia, sono emersi limiti strutturali che rendono questi strumenti sempre meno adatti alla medicina personalizzata e dinamica che caratterizza il XXI secolo.

I modelli tradizionali considerano il rischio cardiovascolare come una somma di variabili indipendenti: età, pressione arteriosa, colesterolo, fumo, diabete.
Tuttavia, il corpo umano non è un sistema lineare: le interazioni tra geni, ambiente e comportamento generano effetti non prevedibili da formule statiche.

Uno stesso valore di colesterolo può significare cose diverse a seconda del profilo genetico, dello stato infiammatorio e dello stile di vita.
Di conseguenza, molti pazienti vengono classificati in modo errato, ricevendo terapie sovra- o sotto-dimensionate rispetto al reale rischio.

Gli algoritmi tradizionali offrono una fotografia statica, riferita a un momento preciso: “Il rischio di infarto nei prossimi 10 anni è del 15%”.
Ma la salute è un processo in continua trasformazione: varia con l’attività fisica, il peso, la dieta, lo stress o l’insorgenza di nuove patologie.

Poiché i modelli come Framingham o SCORE2 non si aggiornano automaticamente, le loro stime diventano rapidamente obsolete.
Le moderne meta-analisi (European Heart Journal – Digital Health, 2025) hanno confermato che la staticità è uno dei limiti più gravi della prevenzione tradizionale.

Sebbene basati su formule, questi modelli dipendono ancora dall’interpretazione clinica del medico.
Due specialisti possono giungere a valutazioni differenti pur partendo dagli stessi dati, a causa della propria esperienza o formazione.
Ciò introduce una componente di variabilità non scientifica, che l’Intelligenza Artificiale è in grado di superare.

L’IA non combina poche variabili lineari, ma elabora centinaia di fattori simultaneamente.
Integra informazioni genetiche, ambientali, comportamentali e persino immagini diagnostiche, offrendo una valutazione davvero personalizzata.

Grazie al machine learning, gli algoritmi possono individuare correlazioni non lineari e pattern nascosti, fornendo profili di rischio individuali ad alta precisione.

Con l’IA, ogni nuovo dato clinico o comportamentale — come un controllo di laboratorio o i passi rilevati da uno smartwatch — aggiorna automaticamente la stima del rischio.
Non si parla più di una previsione statica a 10 anni, ma di curve di rischio dinamiche, che evolvono nel tempo e riflettono i miglioramenti o peggioramenti del paziente.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale eliminano la variabilità soggettiva, offrendo risultati coerenti e riproducibili.
Due sistemi IA, opportunamente addestrati, forniscono la stessa valutazione per lo stesso paziente, indipendentemente dal contesto clinico o dal professionista.

L’intelligenza artificiale non rappresenta un semplice aggiornamento dei vecchi modelli, ma un autentico cambio di paradigma.
Permette il passaggio da una medicina di popolazione — che suddivide i pazienti in categorie rigide — a una medicina predittiva, dinamica e personalizzata, costruita sui dati individuali e continuamente aggiornata.

Come confermato da una recente revisione pubblicata su Life (2025), “il machine learning e l’IA costituiscono un cambio di paradigma nella predizione del rischio, offrendo soluzioni dinamiche e scalabili che integrano dati eterogenei”.

Il futuro della prevenzione cardiovascolare sarà scritto insieme all’Intelligenza Artificiale, con i medici protagonisti nel ruolo di guide, validatori e garanti scientifici del processo.
L’obiettivo non è sostituire il giudizio umano, ma potenziarlo attraverso strumenti analitici capaci di interpretare la complessità biologica di ogni individuo.