{"id":13853,"date":"2025-05-22T10:32:43","date_gmt":"2025-05-22T08:32:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/armonizzazione-intelligente-per-la-diagnosi-del-melanoma-lai-al-servizio-dei-dati-multicentrici\/"},"modified":"2025-06-04T14:23:21","modified_gmt":"2025-06-04T12:23:21","slug":"armonizzazione-intelligente-per-la-diagnosi-del-melanoma-lai-al-servizio-dei-dati-multicentrici","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/armonizzazione-intelligente-per-la-diagnosi-del-melanoma-lai-al-servizio-dei-dati-multicentrici\/","title":{"rendered":"ARMONIZZAZIONE INTELLIGENTE PER LA DIAGNOSI DEL MELANOMA: L’AI AL SERVIZIO DEI DATI MULTICENTRICI"},"content":{"rendered":"
\n
\n

\"\"\"\"<\/p>\n

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

asst spedali civili di brescia<\/p>\n


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

Dott. Pagnoncelli Diego<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
\n<\/span><\/strong><\/p>\n

Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLogin<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tRegistrazione<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

login avvenuto<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tLogout<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n
[ratingwidget]<\/div>\n<\/div>\n
\n

<\/a><\/p>\n

GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

Dott. Pagnoncelli Diego<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nIng. Vigan\u00f2 Gian Luca<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nIng. Capuzzo Martina<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nIng. Duri Claudia<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nIng. Goldoni Davide<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nIng. Ignoti Lucia Maria<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nDr.ssa Ing Albini Giulia<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nDr. Ing Morandi Luca<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nDr.ssa Ing Scarpellini Martina<\/strong> asst spedali civili di brescia
\nIng. Cicellini Gian Luca<\/strong> asst spedali civili di brescia<\/p><\/div>\n

AREA TEMATICA<\/span><\/strong><\/p>\n

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

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

Il melanoma cutaneo \u00e8 una delle patologie oncologiche pi\u00f9 aggressive e a maggiore incidenza crescente a livello globale. In tale contesto, il ruolo dell\u2019Intelligenza Artificiale (IA) nella diagnosi precoce di lesioni sospette si sta rivelando sempre pi\u00f9 rilevante, offrendo strumenti in grado di supportare l\u2019analisi delle immagini e l\u2019interpretazione clinica in modo efficiente. Tuttavia, uno dei principali limiti che ne ostacola l\u2019applicazione diffusa in ambito sanitario \u00e8 rappresentato dalla marcata eterogeneit\u00e0 dei dati clinici, specialmente nei contesti multicentrici. Differenze nei protocolli di acquisizione, nei dispositivi utilizzati, nella qualit\u00e0 delle annotazioni e nelle caratteristiche demografiche dei pazienti possono compromettere l\u2019accuratezza e la generalizzabilit\u00e0 dei modelli.\u2028
\nIl progetto \u201cArmonizzazione Intelligente per la Diagnosi del Melanoma\u201d, promosso congiuntamente dall\u2019ASST Spedali Civili di Brescia e dal Politecnico di Milano, si propone di affrontare questo limite strutturale mediante lo sviluppo e l\u2019applicazione di tecniche avanzate di armonizzazione dei dati. Attraverso l\u2019impiego di algoritmi di machine learning, approcci di integrazione multi-modale e strategie ispirate ai principi FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), il progetto intende rendere inter- operabili e riutilizzabili i dati provenienti da fonti cliniche real-world, incluse cartelle cliniche elettroniche, immagini dermatoscopiche e scansioni 3D.\u2028
\nI risultati ottenuti evidenziano un netto miglioramento delle performance diagnostiche dei modelli di IA armonizzati, una riduzione del bias legato alla variabilit\u00e0 tra i centri clinici e un incremento della qualit\u00e0 e coerenza dei dati. Il progetto dimostra inoltre come l\u2019adozione di un\u2019infrastruttura armonizzata favorisca la ricerca collaborativa, abiliti nuovi scenari di analisi multicentrica e consenta lo sviluppo di modelli clinici replicabili anche in altri ambiti specialistici. L\u2019iniziativa si configura cos\u00ec come un esempio di applicazione concreta, eticamente solida e tecnologicamente avanzata dell\u2019Intelligenza Artificiale nella medicina contemporanea.<\/div>\n

 <\/p>\n

\n\n