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Breast Academy: due giorni su ricerca e innovazione nell’ambito del tumore al seno

Oncologia Redazione DottNet | 18/11/2022 13:58

Tra i relatori anche il Prof. Gianfranco Scaperrotta che, insieme alla dott.ssa Catherine Depretto, hanno illustrato come l’Intelligenza Artificiale può dare un ulteriore supporto nello screening del tumore mammario

Due giorni di confronto e condivisioni di best practice sulle nuove tecnologie e i trend emergenti nella diagnosi e cura del tumore al seno: il 3 e il 4 novembre si è tenuta a Lisbona la 10° edizione della Breast Academy, l’evento organizzato da GE Healthcare - divisione medicale di General Electric - per favorire il dibattito su ricerca e innovazione nell’ambito del tumore al seno. 

Le sessioni della prima giornata sono state dedicate all’analisi dell’evoluzione, nell’ultimo decennio, dei marcatori nel campo dell’imaging senologico, grazie all’introduzione di nuove tecniche come la CEM Contrast-Enhanced Mammography. Si sono analizzate anche le tendenze e gli obiettivi da raggiungere entro il 2025 e negli anni a seguire per migliorare le soluzioni di screening del tumore al seno e ridurre la mortalità. Nel corso della seconda giornata, le sessioni si sono focalizzate sull’analisi delle procedure diagnostiche ed interventistiche - con un focus sui dati clinici, e non solo, estrapolati dalla ricerca sull'uso della CEM. È stata quindi affrontata la tematica dell’impiego sempre più diffuso dell’Intelligenza Artificiale (AI) per giungere a diagnosi più accurate e migliorare il flusso di lavoro, con conseguente riduzione dei costi.  

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Durante i due giorni di convegno sono intervenuti 18 medici e professori provenienti da tutto il mondo. Tra questi anche il Prof. Gianfranco Scaperrotta che, insieme alla dott.ssa Catherine Depretto, ha illustrato il caso virtuoso dell’Istituto dei Tumori di Milano, portando in esame la problematica della sensibilità della mammografia nelle donne con seno denso. In questi casi la sensibilità si riduce del 48%, con possibili conseguenti ritardi nella diagnosi e un rischio maggiore di mortalità. L’utilizzo di uno strumento come l’ecografia automatizzata è in grado di migliorare la rilevazione dei carcinomi invasivi del 55% rispetto all’utilizzo del solo esame mammografico. Poter identificare le neoplasie in stadio iniziale riduce inoltre i costi delle terapie a carico del Sistema Sanitario Nazionale. Un ulteriore supporto nello screening del tumore mammario viene dall’Intelligenza Artificiale: all’Istituto dei Tumori di Milano è stato testato su 150 pazienti il software Koios di GE Healthcare che fornisce in soli 4 secondi un secondo parere sulle lesioni mammarie indeterminate - cioè quelle che non possono essere definitivamente classificate come sospette maligne o benigne - grazie ad un processo di apprendimento su oltre mezzo milione di immagini di lesioni indeterminate. Lo studio ha portato a un esito positivo che ha visto la riduzione dei tassi di richiamo e delle biopsie. L’introduzione di tecnologie AI sempre più innovative permette al personale medico di superare i limiti dati dall’ecografia, come i falsi positivi, per renderla uno strumento sempre più preciso nella diagnostica senologica.

GE Healthcare organizza da 10 anni la Breast Academy a conferma di un costante impegno per la salute della donna, attraverso macchinari e soluzioni all’avanguardia e, grazie alle tecnologie più avanzate, può seguire le pazienti in tutte le fasi del percorso, dalla diagnosi al post operatorio.  "L’impegno di GE Healthcare nel garantire alle pazienti prestazioni migliori, diagnosi più precise e un’assistenza personalizzata, si accompagna alla volontà di continuare a promuovere momenti di dialogo e confronto tra medici autorevoli con l’obiettivo di creare sinergie, identificare nuovi trend e le potenzialità delle nuove tecnologie." - Ha affermato Antonio Spera, Presidente e AD di GE Healthcare Italia. "Tutto questo è possibile attraverso eventi come la Breast Academy che, oltre ad avere un’importante finalità educazionale e di condivisione clinica, consentono di comprendere verso quale direzione sta evolvendo la medicina del futuro".

 

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