
Attraverso gli algoritmi, in grado di analizzare una grande mole di dati, la sensibilità delle mammografie aumenta infatti dell'11,5% e diminuiscono i falsi positivi e quelli negativi
Diagnosi più precise per il tumore al seno grazie all'intelligenza artificiale (AI), ovvero lo strumento con cui si possono studiare un'enorme massa di dati e trasferirla nella pratica clinica a beneficio dei pazienti. Attraverso gli algoritmi, in grado di analizzare una grande mole di dati, la sensibilità delle mammografie aumenta infatti dell'11,5% e diminuiscono i falsi positivi e quelli negativi. Alle nuove strategie nella cura è dedicata la 7/a edizione dell'International Meeting on New Drugs and New Insights in Breast Cancer, in corso al Policlinico Gemelli di Roma, con la partecipazione di circa 200 esperti da tutto il mondo. Nell'identificazione dei carcinomi mammari, studi condotti negli Stati Uniti hanno evidenziato che, grazie agli algoritmi di deep learning su cui si basa l'AI, è possibile ottenere una riduzione assoluta del 5,7% dei falsi positivi e del 9,4% di quelli negativi.
Un’analisi del Cipomo stima il tempo che gli oncologi dedicano ad attività amministrative: 19 ore settimanali. Un carico che incide sulla relazione di cura e riapre il tema della riorganizzazione del lavoro.
Il trattamento in prima linea con daratumumab in somministrazione sottocutanea e in combinazione con bortezomib, lenalidomide e desametasone ha mostrato nei pazienti eleggibili a trapianto una sopravvivenza di circa 17 anni
Il nuovo regime conferma l’importanza di daratumumab sottocute come terapia di prima linea nel mieloma multiplo in grado di ritardare significativamente la progressione della malattia
Al via i bandi Fellowship e Community Award di Gilead per progetti in ambito infettivologico, epatologico e oncologico, tra ricerca e terzo settore.
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