La quantificazione del burden aterosclerotico coronarico è un elemento chiave nella stratificazione prognostica dei pazienti, ma nella pratica clinica la valutazione mediante CCTA (Angio-TC coronarica) è spesso limitata dalla necessità di analisi manuali, con conseguente variabilità inter-operatore e maggiore dispendio di tempo. In questo contesto, l’intelligenza artificiale si propone come uno strumento in grado di automatizzare e standardizzare l’analisi lungo l’intero albero coronarico, rendendola più riproducibile e potenzialmente più accessibile.
