Percezione dei Cardiologi sul ruolo dell’Intelligenza Artificiale in Cardiologia
NB: Le informazioni raccolte saranno anonime e utilizzate esclusivamente a fini di ricerca scientifica dalla Società Italiana di Cardiologia
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Sezione 0 – Informazioni Demografiche e Professionali
Qual è la tua fascia d'età?
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18-29
30-39
40-49
50-59
60 e oltre
Qual è il tuo genere?
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Maschile
Femminile
Preferisco non rispondere
Quanti anni di esperienza hai come cardiologo?
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Meno di 5
5-10
11-20
Più di 20
Qual è la tua principale subspecializzazione cardiologica?
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Cardiologia clinica
Elettrofisiologia
Imaging cardiovascolare
Cardiologia interventistica
Scompenso cardiaco
Cardiologia preventiva
Riabilitazione
Altro
Qual è il tipo principale di struttura in cui svolgi la tua attività professionale?
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Ospedale pubblico
Ospedale privato
Policlinico universitario
Struttura convenzionata
Libera professione
Altro
Qual è il livello della struttura in cui lavori?
*
Struttura/Centro ambulatoriale
Ospedale di primo livello
Ospedale di secondo livello
Centro di riferimento regionale
Centro di riferimento nazionale/internazionale
In quale area geografica eserciti la tua attività?
*
Nord Italia
Centro Italia
Sud Italia
Isole
Estero
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Sezione 1 – Esposizione e Familiarità con l’IA
Hai già utilizzato strumenti di intelligenza artificiale nella pratica clinica?
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Sì, regolarmente
Sì, occasionalmente
Solo in ambito di ricerca
No
Come valuti il tuo livello di conoscenza dell'intelligenza artificiale in ambito medico?
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Molto alto
Buono
Intermedio
Limitato
Nessuna conoscenza
Hai ricevuto formazione specifica sull'intelligenza artificiale in medicina?
Sì, formazione strutturata basata su multiple sessioni/incontri/workshop/master
Sì, corso breve o workshop basato su singola occasione formativa
In forma di mentoring, con affiancamento di esperti sul campo
Solo autoformazione
No
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Sezione 2 - Questionario sulle applicazioni dell'IA in Cardiologia:
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
Sezione 2.1 - Questionario sulle applicazioni dell'IA in Cardiologia:
L'intelligenza artificiale migliorerà significativamente la pratica clinica in cardiologia nei prossimi 5-10 anni?
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L’IA rappresenta un’opportunità più che una minaccia per la professione cardiologica.
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L’uso dell’IA aumenterà la qualità complessiva delle cure cardiologiche.
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L’IA ridurrà il rischio di errore clinico in cardiologia.
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L’IA dovrebbe essere integrata nella pratica clinica quotidiana.
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Sezione 2.2 – Diagnosi (con focus su elettrocardiografia ed ecocardiografia)
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’IA migliora l’accuratezza diagnostica nell’elettrocardiografia.
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L’IA è utile nell’identificazione precoce di aritmie complesse.
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L’IA può supportare l’interpretazione dell’ecocardiografia in modo affidabile.
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L’IA può identificare pattern ecocardiografici difficili da riconoscere per l’occhio umano.
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Mi fiderei di un sistema di IA per una seconda opinione diagnostica.
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L’IA può contribuire alla stratificazione del rischio cardiovascolare.
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L’integrazione dell’IA nei sistemi diagnostici riduce il tempo necessario per formulare una diagnosi.
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Sezione 3 – Decision making clinico
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
Ritieni che il sesso del paziente influenzi la tua decisione nello scenario clinico descritto?
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L’IA può supportare efficacemente il processo decisionale clinico.
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L’IA può aiutare nella scelta della terapia più appropriata per il paziente.
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Mi sentirei a mio agio nel seguire una raccomandazione terapeutica generata da un sistema di IA.
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L’IA migliora la personalizzazione delle cure cardiovascolari.
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Il giudizio clinico umano deve sempre prevalere rispetto alle raccomandazioni dell’IA.
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L’IA può ridurre la variabilità inter-operatore nelle decisioni cliniche.
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Sezione 4 – Terapia e cardiologia interventistica
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’IA può migliorare la pianificazione delle procedure di cardiologia interventistica.
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L’IA può aumentare la sicurezza delle procedure interventistiche.
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L’uso dell’IA in sala di emodinamica può ridurre complicanze procedurali.
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L’IA può supportare la scelta del dispositivo o della tecnica più appropriata.
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L’automazione basata su IA nelle procedure interventistiche rappresenta un rischio significativo.
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Sezione 5 – Intelligenza Artificiale in Elettrofisiologia
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’IA può migliorare l’identificazione automatica di aritmie complesse.
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L’IA può supportare la stratificazione del rischio di morte improvvisa.
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L’IA può ottimizzare la selezione dei pazienti candidati ad ablazione.
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L’IA può migliorare la pianificazione delle procedure di elettrofisiologia invasiva.
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L’integrazione dell’IA nei dispositivi impiantabili (pacemaker, ICD, ILR) migliora il monitoraggio remoto.
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Mi fiderei di algoritmi di IA per supportare decisioni terapeutiche in ambito aritmologico.
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L’uso dell’IA in elettrofisiologia solleva rilevanti questioni di responsabilità medico-legale.
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Sezione 6 – IA nella Riabilitazione Cardiologica
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’IA può personalizzare i programmi di riabilitazione cardiologica.
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L’IA può migliorare l’aderenza del paziente ai programmi riabilitativi.
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L’IA può supportare il monitoraggio remoto dei parametri clinici durante la riabilitazione.
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L’utilizzo di dispositivi wearable integrati con IA migliora gli outcome riabilitativi.
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L’IA può contribuire alla prevenzione secondaria cardiovascolare.
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La riabilitazione cardiologica basata su IA potrebbe ridurre le riospedalizzazioni.
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Sezione 7 – IA nello Scompenso Cardiaco
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’IA può migliorare la diagnosi precoce di scompenso cardiaco.
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L’IA può predire il rischio di riacutizzazione dello scompenso.
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L’IA può supportare l’ottimizzazione terapeutica nello scompenso cardiaco.
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L’IA può migliorare la gestione dei pazienti con scompenso attraverso monitoraggio remoto.
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Mi fiderei di modelli predittivi basati su IA per stimare la prognosi nello scompenso cardiaco.
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L’IA può contribuire alla selezione dei candidati a terapie avanzate (CRT, LVAD, trapianto).
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Sezione8 – IA e Medicina di Genere in Cardiologia
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’IA può contribuire a identificare differenze di genere nella presentazione delle malattie cardiovascolari.
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L’IA può ridurre le disparità di genere nella diagnosi cardiologica.
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L’IA può migliorare la personalizzazione terapeutica basata sul sesso/genere.
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I dataset utilizzati per sviluppare sistemi di IA in cardiologia dovrebbero garantire adeguata rappresentatività di genere.
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I sistemi di IA potrebbero amplificare bias di genere se non adeguatamente progettati.
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L’integrazione dell’IA può favorire una maggiore equità nella cura cardiovascolare tra uomini e donne.
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Sezione 9 – Ricerca e innovazione
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’IA accelera la ricerca clinica in cardiologia.
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L’IA migliora l’analisi di grandi dataset (big data) cardiovascolari.
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L’IA può contribuire allo sviluppo di nuovi biomarcatori o modelli predittivi.
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L’IA favorirà studi clinici più efficienti e mirati.
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Sezione 10 – Formazione e competenze
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’IA dovrebbe essere inclusa nella formazione specialistica in cardiologia.
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I cardiologi dovrebbero ricevere una formazione specifica sull’uso dell’IA.
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L’IA può essere uno strumento utile per la formazione dei giovani cardiologi.
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L’introduzione dell’IA richiede nuove competenze digitali nella pratica clinica.
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Sezione 11 – Etica, responsabilità e criticità
Dai un punteggio in base alla seguente scala: 1 stella = Assolutamente in disaccordo; 2 stelle = Tendenzialmente in disaccordo; 3 stelle = Incerto/a (né d’accordo né in disaccordo); 4 stelle = Tendenzialmente d’accordo; 5 stelle = Assolutamente d’accordo.
L’uso dell’IA solleva importanti questioni etiche in cardiologia.
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L’IA puo ridurre il senso di responsabilita dei cardiologi utilizzatori.
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Non è chiaro chi sia legalmente responsabile in caso di errore generato da un sistema di IA.
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I sistemi di IA possono introdurre bias nei processi decisionali clinici.
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Il ruolo dell’ IA nelle decisioni cliniche deve rimanere quello di “co-pilot” e non devono essere delegate decisioni autonome ad algoritmi di IA.
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La intelligenza artificiale già ora nelle decisioni cliniche ha performance superiori al cardiologo di media esperienza.
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La intelligenza artificiale già ora nelle decisioni cliniche ha performance superiori al cardiologo di ampia esperienza.
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I pazienti dovrebbero essere sempre informati quando l’IA viene utilizzata per supportare decisioni nel loro percorso di cura.
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I processi decisionali degli algoritmi di intelligenza artificiale devono essere resi trasparenti, comprensibili e interpretabili (“explainable AI”).
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