Mammografia assistita da AI per referti più rapidi e precisi

Laife Reply e IEO introducono X-RAIS, piattaforma AI basata su radiomica e agenti intelligenti per migliorare lo screening mammografico, riducendo tempi e ottimizzando i flussi clinici.

Laife Reply, società del Gruppo Reply specializzata in soluzioni di intelligenza artificiale e Big Data per la sanità, ha sviluppato insieme all’Istituto Europeo di Oncologia (IEO) un progetto innovativo per supportare i radiologi nello screening del tumore al seno.
L’iniziativa ha l’obiettivo di rendere più efficiente il percorso clinico legato alla diagnosi precoce, riducendo i passaggi manuali e velocizzando l’analisi delle immagini.

La piattaforma X-RAIS e la rete di agenti intelligenti

Il cuore del progetto è X-RAIS, piattaforma AI di Laife Reply che sfrutta reti neurali e tecniche di radiomica per analizzare in tempo reale le immagini mammografiche.
Il sistema multi-agente identifica le lesioni o le aree sospette e le classifica come benigne o maligne, integrandosi pienamente nel flusso clinico.

Due sono gli agenti principali:

  • Agente di refertazione: supporta la stesura del referto basandosi sull’analisi automatica e, quando utile, arricchisce il documento con la storia clinica del paziente.

  • Agente di priorità: attribuisce punteggi di criticità (“score”) ai casi, facilitando l’individuazione di quelli più urgenti.

Integrazione e approccio “human-in-the-loop”

Il sistema è progettato per mantenere il radiologo al centro del processo decisionale, garantendo sicurezza e accuratezza clinica. Questo approccio “human-in-the-loop” consente all’AI di agire come strumento di supporto e non come sostituto del medico.
Grazie a API conformi agli standard FHIR, la piattaforma può essere integrata nei sistemi sanitari già in uso, favorendo un’adozione senza interruzioni operative.

Benefici operativi e clinici

L’impiego di agenti intelligenti nello screening mammografico consente di:

  • Ridurre i tempi di analisi e richiamo nei casi critici.

  • Migliorare la gestione dei pazienti complessi.

  • Ottimizzare l’impiego delle risorse sanitarie.

L’esperienza IEO–Laife Reply mostra come l’intelligenza artificiale agentica possa incidere positivamente sulla precisione diagnostica e sull’efficienza organizzativa, sostenendo al tempo stesso il ruolo centrale del radiologo.

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