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La lettura con l'AI aumenta la precisione della mammografia

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Un software basato sull'intelligenza artificiale (AI) aiuta i radiologi a leggere le mammografie di screening per la diagnosi del cancro al seno.

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La piattaforma software Therapixel (Parigi, Francia) MammoScreen è stata progettata per aiutare i medici interpreti a identificare i risultati focali sospetti per il cancro al seno nello screening della mammografia digitale a tutto campo (FFDM). Il software è progettato per rilevare e caratterizzare automaticamente le lesioni dei tessuti molli e le calcificazioni nella mammografia e per valutare la loro probabilità di malignità, utilizzando algoritmi formati su grandi database di esempi bioptici di tumore al seno, lesioni benigne e tessuti normali. La piattaforma include un server di elaborazione e un'interfaccia web.

I risultati dell'analisi sono presentati in un rapporto di sintesi che ha caratterizzato la diffidenza di ogni lesione segnata su una scala da uno a dieci, di cui una è la meno probabile a rivelare la malignità e dieci la più probabile. Solo i risultati più sospetti (un punteggio MammoScreen uguale o superiore a cinque) sono inizialmente contrassegnati, al fine di limitare il numero di risultati che devono essere esaminati. Il punteggio del livello di sospetto viene espresso a livello di riscontro, per ogni seno e nel complesso per la mammografia.

"Crediamo che MammoScreen fornirà una conferma rapida e affidabile dei sospetti dei radiologi durante la lettura", ha detto Matthieu Leclerc-Chalvet, CEO di Therapixel. "Questa soluzione di IA garantirà una valutazione più certa da parte dei radiologi e una più rapida rassicurazione delle donne che si sottopongono agli esami di screening per il cancro al seno, con il risultato di un flusso di lavoro più efficiente e di una riduzione dei costi per il sistema sanitario"

La diagnosi assistita dal computer si riferisce alla quantificazione completa dei fenotipi tumorali estraendo un gran numero di immagini quantitative per il data mining e la medicina di precisione. Negli ultimi anni, l'IA è stata utilizzata per estrarre con successo una varietà di caratteristiche clinicamente rilevanti, fondendole in firme digitali al fine di stimare la probabilità di malignità delle lesioni tumorali al seno identificate.