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Computational and Artificial Intelligence-Driven Insights in Heart Failure - 24/09/26

Doi : 10.1016/j.hfc.2026.08.001 
Federico Fortuni, MD, Erberto Carluccio, MD ⁎
 Division of Cardiology and Cardiovascular Pathophysiology, S.Maria della Misericordia Hospital, University of Perugia, Piazzale Menghini, 1 - 06129, Perugia, Italy 

∗ Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Thursday 24 September 2026

Résumé

Heart failure (HF) remains a major global health challenge associated with substantial morbidity, mortality, and health care utilization. Despite advances in pharmacologic and device-based therapies, outcomes remain suboptimal, with high rates of hospitalization, readmission, and long-term mortality. At the same time, contemporary HF care generates vast amounts of data from routine diagnostic procedures and monitoring technologies, including electrocardiography, imaging, laboratory testing, wearable devices, implantable hemodynamic sensors, and cardiac implantable electronic devices. Much of this information remains underutilized, as traditional clinical workflows are not designed to fully capture or interpret these complex, high- dimensional data streams.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Digital health, Heart failure, Multimodal data integration, Risk stratification


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