Non solo in fase di diagnosi, per un imaging più rapida e precisa: l’utilizzo di software di intelligenza artificiale (in questo caso di 3D autoMVQ) entra in gioco per stimare la riparabilità del prolasso della valvola mitrale e la valutazione di rischio di SAM, il movimento sistolico anteriore.
La Dott.ssa Annalisa Pasquini, cardiologa presso il Policlinico A. Gemelli di Roma, ha approfondito l’estrema utilità dell’AI per quantificare in maniera rapida quei parametri che consentono sia di pianificare il gesto chirurgico di riparazione valvolare mitralica, come la lunghezza del lembo anteriore o il diametro intertrigonale, che quei parametri che permettono di prevenire il rischio di SAM, come la lunghezza del lembo posteriore e il rapporto tra la lunghezza di lembo anteriore e posteriore.
GVM Care & Research