artificial intelligence

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.

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La valutazione dei noduli polmonari sta attraversando un cambio di paradigma. Il recente aggiornamento del “Glossary of Terms for Thoracic Imaging” della Fleischner Society non è solo un esercizio semantico, ma introduce concetti che mirano a rendere la descrizione radiologica più flessibile e aderente alla complessità morfologica osservata nella pratica quotidiana

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Le Linee guida europee sullo screening mammografico esistono da oltre 20 anni e forniscono agli Stati Membri le indicazioni per l’organizzazione dei programmi di screening, come richiesto dalla Raccomandazione del Consiglio dell’Unione europea del 2 dicembre 2003. A partire dal 2016, le raccomandazioni (European Breast Cancer Guidelines on Screening and Diagnosis – in seguito Linee Guida Europee) (ECIBC 2019) sono sviluppate con il metodo GRADE, lo stesso richiesto dal Sistema Nazionale Linee Guida (SNLG) per l’accettazione di linee guida nel sistema previsto dalla legge 24/2017 (“Legge Gelli”).

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Il termine Explainable Artificial Intelligence (xAI) raggruppa l’insieme delle conoscenze scientifiche che spiegano la logica interna che sta dietro all’algoritmo AI, per fare chiarezza su quanto succede nella “black box” dei dati e degli algoritmi che elaborano modelli di intelligenza artificiale. L’xAI è ora generalmente riconosciuto come un’area centrale dell’intelligenza artificiale. Attualmente i ricercatori hanno…

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