
Gemelli digitali in cardiologia, il nuovo orizzonte delle cure personalizzate per il nostro cuore
Gemello digitale: già il nome evoca qualcosa di straordinariamente tecnologico e potente, e in effetti le premesse ci sono tutte. I gemelli digitali, come abbiamo già avuto modo di raccontare1, sono repliche virtuali dettagliate di oggetti, processi, sistemi biologici o perfino esseri umani, costruite raccogliendo dati reali tramite sensori, imaging, dispositivi indossabili e informazioni cliniche o industriali. In cardiologia, sono sofisticati modelli informatici e matematici che replicano digitalmente, in modo estremamente realistico e personalizzato, il cuore di un singolo individuo. Gli input vengono costruiti tramite dati clinici multipli: imaging (MRI, TAC, ecocardiografia), tracciati ECG, parametri fisiologici, genomica e informazioni ambientali, per creare una copia virtuale dell’organo, in grado di simulare anatomia, fisiologia e risposte individuali ai trattamenti. Possono predire scenari chirurgici e farmacologici, e velocizzare la medicina personalizzata per la salute del nostro cuore. Vediamo perché.

I gemelli digitali sono repliche virtuali dettagliate di oggetti, processi, sistemi biologici o perfino esseri umani, costruite raccogliendo dati reali tramite sensori, imaging, dispositivi indossabili e informazioni cliniche o industriali”.

L’evoluzione dei gemelli digitali in ambito medico
Queste versioni digitali di “noi” o dei nostri organi evolvono costantemente, aggiornandosi in tempo reale grazie alle informazioni trasmesse dal “gemello” fisico, permettendo simulazioni dinamiche, analisi e previsioni molto accurate. Negli ultimi anni, l’impiego dei gemelli digitali è cresciuto in modo esponenziale grazie all’espansione dell’Internet delle cose (IoT), del cloud computing, dell’intelligenza artificiale e della disponibilità di dati ad alta risoluzione. Il loro mercato globale è stimato in forte crescita sia in ambito industriale sia sanitario, con applicazioni che aumentano per numero e complessità già nel 2021 Accenture 2 stimava che il 66% dei dirigenti sanitari avrebbe investito in questo settore. Le principali aziende tecnologiche e biomedicali stanno investendo fortemente in questa tecnologia. La ricerca clinica e i trial sperimentali traggono sempre più vantaggio dai digital twin per predire scenari3, ridurre errori e velocizzare la messa a punto di terapie e servizi personalizzati.

Fonte: Accenture Digital Health Technology Vision 2021
Le applicazioni dei digital twin in cardiologia
I gemelli digitali in cardiologia funzionano creando una replica virtuale personalizzata del cuore di un paziente, costituita da migliaia di piccoli segmenti che riproducono le proprietà specifiche del tessuto cardiaco basandosi su dati clinici reali, come immagini MRI, ECG e parametri emodinamici. Questo modello digitale simula il battito cardiaco, l’attività elettrica e il flusso sanguigno, permettendo di osservare il comportamento del cuore in condizioni normali o patologiche. Nella pratica, i dati clinici del paziente vengono acquisiti da esami diagnostici (MRI, ECG, pressione sanguigna) e inseriti in modelli computazionali avanzati che, con algoritmi di machine learning, calibrano il gemello digitale sul profilo individuale. Questo modello virtuale può poi essere usato per simulare scenari clinici, testare procedure o farmaci e supportare decisioni terapeutiche personalizzate, riducendo rischi e tempi. In cardiologia4, i gemelli digitali permettono di anticipare rischi legati ad aritmie, ischemie e altre patologie cardiovascolari, simulando come il cuore risponderebbe a diversi fattori di rischio, età, obesità o stili di vita. Gli specialisti possono testare virtualmente procedure, come l’impianto di pacemaker o l’ablazione di tessuti aritmici, scegliendo la strategia più efficace e sicura per il paziente5. Permettono inoltre di personalizzare le cure, di calibrare i trattamenti6 (farmaci, dispositivi, interventi chirurgici) sulle caratteristiche uniche di ogni paziente, ottimizzando l’efficacia e riducendo effetti indesiderati.
Nel 2025, una ricerca internazionale7 ha creato più di 3.800 cuori virtuali individualizzati, mostrando che queste simulazioni aiutano a capire come età e obesità modifichino l’attività elettrica e i rischi associati del cuore, supportando nuove strategie di prevenzione su misura. Studi come quello dell’Università di Maastricht8 utilizzano gemelli digitali per predire la risposta di pazienti con scompenso cardiaco a un pacemaker, migliorando la selezione e la pianificazione delle terapie personalizzate in tempo reale. Inoltre, i digital twin vengono già sperimentati per localizzare aree aritmogene in strutture complesse9 come nella fibrillazione atriale, guidando in maniera più precisa l’ablazione o altre procedure interventistiche.
Ma quali sono i benefici specifici10 nell’utilizzare i digital twin in cardiologia? Proviamo a sintetizzarli:
- Diagnosi più precisa e predizione personalizzata del rischio di eventi cardiaci.
- Pianificazione chirurgica ottimizzata, con prove virtuali delle strategie da adottare.
- Innovazione nella ricerca: riduzione di test su pazienti reali, grazie a sperimentazione e “trial in silico”.
- Miglioramento della sicurezza dei trattamenti attraverso simulazioni dinamiche delle possibili reazioni individuali.

I gemelli digitali in cardiologia funzionano creando una replica virtuale personalizzata del cuore di un paziente, costituita da migliaia di piccoli segmenti che riproducono le proprietà specifiche del tessuto cardiaco basandosi su dati clinici reali, come immagini MRI, ECG e parametri emodinamici”.

L’uso dei digital twin in cardiologia in Italia
Al Policlinico Gemelli di Roma11, grazie a un percorso di digital health integrato, si supporta l’assistenza ai pazienti con insufficienza cardiaca, utilizzando modelli digitali e intelligenza artificiale per ottimizzare diagnosi, monitoraggio e terapie. L’Unità di Cardiologia Traslazionale dell’IRCCS Policlinico San Matteo di Pavia utilizza gemelli digitali e machine learning per predire rischi clinici12, personalizzare terapie e condurre studi avanzati sulle malattie cardiache, integrando dati clinici con modelli computazionali su misura del paziente. Il BioCardioLab13, afferente all’Unità di bioingegneria della Fondazione Monasterio ha creato digital twin ad altissima fedeltà anche di cuori pediatrici, permettendo diagnosi e trattamenti personalizzati per pazienti di ogni età. Ma il tema è in costante evoluzione e suscita sempre più interesse dagli addetti ai lavori, come dimostra ad esempio l’ultimo congresso della Società Italiana di Medicina Digitale organizzato proprio sulla cardiologia14.
Non è così facile
Benché quanto scritto sinora faccia pensare che i digital twin siano una tecnologia facile da implementare, la realtà è un po’ diversa. La prima grande difficoltà riguarda la raccolta e l'integrazione dei dati necessari15 per creare un modello digitale davvero accurato del cuore. Pensate alla quantità enorme di informazioni che bisogna mettere insieme: dalle immagini diagnostiche agli elettrocardiogrammi, dai parametri fisiologici ai dati genetici. Il problema è che spesso questi dati arrivano da sistemi diversi che non sempre "parlano" tra loro, rendendo difficile avere un quadro completo e aggiornato in tempo reale.
Ma anche quando si riescono a raccogliere tutti questi dati, sorge un'altra questione fondamentale: come possiamo essere sicuri che il modello digitale rappresenti fedelmente quello che succede nel cuore reale del paziente? La validazione clinica16 diventa quindi cruciale, ma richiede studi approfonditi e prove sul campo che necessitano di tempo e risorse considerevoli. I medici, comprensibilmente, hanno bisogno di fidarsi completamente di questi strumenti prima di utilizzarli nelle decisioni cliniche. Dal punto di vista tecnologico, c'è poi da considerare che simulare il comportamento di un cuore in maniera dinamica e personalizzata richiede una potenza di calcolo notevole. Non tutti gli ospedali hanno le infrastrutture tecnologiche necessarie, e i costi possono essere proibitivi, specialmente per le strutture più piccole o nel settore pubblico. La questione della privacy aggiunge un ulteriore livello di complessità. Stiamo parlando di dati estremamente sensibili che richiedono sistemi di protezione sofisticati e il rispetto di normative rigorose come il GDPR. È un equilibrio delicato tra l'innovazione tecnologica e la tutela dei diritti dei pazienti. Non va poi sottovalutato l'aspetto umano: introdurre i digital twin nella pratica clinica significa anche formare medici e operatori sanitari che devono acquisire nuove competenze digitali senza perdere di vista il giudizio clinico e l'approccio personalizzato al paziente.
Infine, c'è la grande sfida della sostenibilità economica. Come rendere queste tecnologie accessibili su larga scala, specialmente nel sistema sanitario pubblico? È una questione che coinvolge decisori politici, aziende tecnologiche e professionisti sanitari, tutti chiamati a trovare soluzioni che rendano i digital twin non solo tecnicamente possibili, ma anche economicamente sostenibili per tutti.
RIFERIMENTI
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- 1 Polifarma Next - I Digital Twins in Medicina
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Polifarma Next - I Digital Twins in Medicina - 2 Accenture - Digital Mirrored World
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Accenture - Digital Mirrored World - 3 Cromos Pharma - Digital Twins in Clinical Research
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Cromos Pharma - Digital Twins in Clinical Research - 4 Nature - In silico clinical trials for drug-induced pro-arrhythmia risk assessment
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Nature - In silico clinical trials for drug-induced pro-arrhythmia risk assessment - 5 Maastricht University - Digital twin of heart patient
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Maastricht University - Digital twin of heart patient - 6 European Heart Journal - Age and obesity are the main drivers of repolarization abnormalities
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European Heart Journal - Age and obesity are the main drivers of repolarization abnormalities - 7 Nature - In silico clinical trials for drug-induced pro-arrhythmia risk assessment
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Nature - In silico clinical trials for drug-induced pro-arrhythmia risk assessment - 8 Maastricht University - Digital twin of heart patient
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Maastricht University - Digital twin of heart patient - 9 Technology Review - Gemelli digitali degli organi umani
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Technology Review - Gemelli digitali degli organi umani - 10 European Heart Journal - Age and obesity are the main drivers of repolarization abnormalities
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European Heart Journal - Age and obesity are the main drivers of repolarization abnormalities - 11 Policlinico Gemelli - AZIMUTH, digital health per pazienti con insufficienza cardiaca
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Policlinico Gemelli - AZIMUTH, digital health per pazienti con insufficienza cardiaca - 12 Corriere della Sera - Migliaia di cuori virtuali
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Corriere della Sera - Migliaia di cuori virtuali - 13 InnLifes - BioCardioLab e il digital twin cardiaco
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InnLifes - BioCardioLab e il digital twin cardiaco - 14 AIAC - Programma Cardiologia Digitale
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AIAC - Programma Cardiologia Digitale - 15 MIT Lincoln Laboratory - Building Digital Twins for Cardiovascular Health
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MIT Lincoln Laboratory - Building Digital Twins for Cardiovascular Health - 16 PMC NCBI - Digital twin-enabled personalized cardiac care
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PMC NCBI - Digital twin-enabled personalized cardiac care
- 1 Polifarma Next - I Digital Twins in Medicina




