Monica Palermo
Medico specialista in Radiodiagnostica con esperienza maturata in contesti clinici italiani e svizzeri, ha sviluppato un’attività prevalentemente orientata alla radiologia d’urgenza, alla radiologia forense e alla senologia, ambiti nei quali ha consolidato competenze sia diagnostiche sia decisionali.
Nel corso della formazione ha arricchito il proprio percorso con periodi di internship all’estero, in Cile e Giappone, esperienze che hanno contribuito ad ampliare la prospettiva clinica e a rafforzare la capacità di adattarsi a differenti contesti sanitari e modelli organizzativi. Ha inoltre conseguito Master Universitari di II livello in Interventistica Senologica e in Imaging in Ginecologia e in ambito ostetrico-fetale, approfondendo in modo mirato specifiche aree di interesse.
È attiva in ambito di ricerca scientifica, con pubblicazioni e partecipazioni a congressi, e coltiva un interesse concreto per le applicazioni dell’intelligenza artificiale in radiologia, in particolare come supporto alla diagnosi e all’analisi delle immagini. Accanto all’attività clinica e accademica, svolge anche attività di volontariato in ambito sanitario, contribuendo a iniziative dedicate alla promozione e alla tutela della salute nella comunità.
Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica delle Patologie Mammarie
Scopo o Obiettivo Formativo
Questo studio ha l’obiettivo di descrivere lo sviluppo, la validazione e la rilevanza clinica di SABREEN (Smart Assistant for BREast scrENing), uno strumento basato su intelligenza artificiale progettato per rilevare e classificare automaticamente le lesioni mammarie nelle immagini ecografiche (US).
Metodi o Background
L’ecografia rappresenta una metodica fondamentale nella diagnosi del tumore mammario, in particolare nelle donne con tessuto mammario denso; tuttavia, la sua accuratezza può variare a causa della dipendenza dall’operatore. La rete neurale convoluzionale (CNN) alla base di SABREEN è stata inizialmente addestrata utilizzando 250 immagini provenienti dal dataset “Rodrigues, Paulo Sergio (2017), Breast Ultrasound”. Per migliorarne le prestazioni, il dataset di training è stato ampliato con ulteriori 150 immagini derivanti da una coorte di 297 donne sottoposte a ecografia mammaria eseguita da un radiologo esperto in senologia. È stata utilizzata una sonda lineare clinicamente validata, con connessione wireless a dispositivi quali smartphone, tablet o computer. Il sistema integra accelerometro, giroscopio e magnetometro per tracciare il posizionamento della sonda durante l’esame, acquisendo 10 immagini ecografiche al secondo. Ogni mammella è stata sottoposta a 12 scansioni standardizzate. Complessivamente, 400 immagini segmentate sono state utilizzate per addestrare SABREEN all’identificazione delle lesioni mammarie.
Risultati
La CNN di SABREEN ha mostrato un’accuratezza del 96,44% nella rilevazione delle lesioni mammarie, con elevata sensibilità e specificità. Il sistema fornisce supporto in tempo reale al radiologo, con il potenziale di migliorare la precisione diagnostica.
Conclusioni
I risultati preliminari indicano che SABREEN rappresenta uno strumento promettente per aumentare l’accuratezza diagnostica dell’ecografia mammaria. Tuttavia, sono necessari ulteriori studi per confermarne le prestazioni in diversi contesti clinici. Attualmente sono in corso attività di acquisizione dati, validazione e addestramento su una coorte di 1.000 donne.
Limitazioni
L’efficacia di strumenti di intelligenza artificiale come SABREEN dipende dalla disponibilità di dataset ampi e diversificati e dall’adozione di metodologie standardizzate. È inoltre fondamentale garantire trasparenza, ridurre i bias e promuovere la fiducia nella tecnologia per favorirne un’adozione diffusa.
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