{"id":11954,"date":"2024-04-24T17:12:24","date_gmt":"2024-04-24T15:12:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/revelio-lintelligenza-artificiale-per-la-prevenzione-e-la-diagnosi-di-precisione-del-tumore-al-seno\/"},"modified":"2024-04-24T17:12:24","modified_gmt":"2024-04-24T15:12:24","slug":"revelio-lintelligenza-artificiale-per-la-prevenzione-e-la-diagnosi-di-precisione-del-tumore-al-seno","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/revelio-lintelligenza-artificiale-per-la-prevenzione-e-la-diagnosi-di-precisione-del-tumore-al-seno\/","title":{"rendered":"REVELIO – L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA PREVENZIONE E LA DIAGNOSI DI PRECISIONE DEL TUMORE AL SENO"},"content":{"rendered":"
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\"\"\"\"<\/p>\n

AFFILIAZIONE<\/span><\/strong><\/p>\n

senseledge<\/p>\n


\nAUTORE PRINCIPALE<\/span><\/strong><\/p>\n

Dott. Davoli Daniele<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
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Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
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GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

Dott.ssa Rossi Muriel<\/strong> senseledge
\nDott. Marasco Mirko<\/strong> senseledge
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AREA TEMATICA<\/span><\/strong><\/p>\n

Applicazioni di intelligenza artificiale in sanit\u00e0<\/div>\n

ABSTRACT<\/span><\/strong><\/p>\n

Revelio \u00e8 un progetto avanzato per lo sviluppo di un sistema di Artificial Intelligence (AI) per il supporto diagnostico di precisione che trova applicazione nei programmi di screening per la prevenzione del tumore al seno.
\nIl Team del progetto \u00e8 composto da ingegneri esperti di algoritmi AI, da professionisti con esperienza decennale nell\u2019organizzazione e direzione delle aziende sanitarie pubbliche, e da diversi professionisti sanitari per validare la soluzione dal punto di vista clinico-scientifico.
\nI destinatari del progetto sono tutte le unit\u00e0 di senologia impiegate nei programmi di screening per la prevenzione del tumore al seno.
\nIl sistema permette di elaborare le immagini diagnostiche degli studi mammografici mettendo a disposizione le seguenti funzionalit\u00e0:
\n1. Individuazione della lesione sospetta \u2013 Individuazione di posizione, forma e dimensione (segmentazione) della lesione sospetta
\n2. Score di malignit\u00e0 – Predizione dello score di malignit\u00e0 che indica la probabilit\u00e0 della presenza di una neoplasia maligna
\n3. Densit\u00e0 mammografica – Stima la densit\u00e0 mammografica secondo la codifica internazionale BI-RADS
\nIl sistema presenta, perci\u00f2, i seguenti casi d\u2019uso:
\n1. Triage veloce degli studi normali \u2013 Diminuzione di circa il 60% del carico di lavoro dei radiologi attraverso il triage automatico degli studi normali senza compromettere le performance diagnostiche
\n2. Diagnosi precoci del tumore al seno – Incremento delle performance nel diagnosticare il tumore al seno al primo stadio (T1)
\n3. Abbattimento dei falsi negativi – L\u2019ulteriore lettura della mammografia da parte dell\u2019AI in second o third opinion (in aggiunta al doppio cieco dei radiologi) abbatte il numero dei falsi negativi
\n4. Incremento della performance diagnostica nelle mammele dense pi\u00f9 difficili da interpretare
\n5. Supporto decisionale sulle azioni da intraprendere nei casi pi\u00f9 complessi BI-RADS 3 e 4
\nTutti questi casi d\u2019uso possono implementare, nel loro complesso, un protocollo di screening aumentato e potenziato dall\u2019AI che permette di ottenere i seguenti vantaggi per i destinatari del progetto:
\n\u2022 Abbattimento del carico di lavoro dei radiologi stimato a pi\u00f9 della met\u00e0 scartando automaticamente gli studi mammografici normali senza aumentare il rischio di falsi negativi
\n\u2022 Suggerimento ad effettuare un\u2019escalation diagnostica ad esami di secondo livello per gli studi risultati normali dalla lettura in doppio cieco ma che hanno ricevuto dall\u2019AI uno score di malignit\u00e0 alto (third opinion)<\/div>\n

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