Milano 23 settembre 2026 – Il 17 ottobre si terrà a Firenze l’evento, dal titolo “AI nella diagnostica senologica: Intelligenza Aumentata in sanità digitale”, che vedrà la partecipazione di Medici Chirurghi, Radiologi, Tecnici sanitari di Radiologia, Infermieri, Ingegneri clinici, Informatici, Psicologi, Fisici, Biologi e tutte le figure professionali coinvolte nella diagnosi e nella terapia del tumore mammario.
L’iniziativa, con la collaborazione del Prof. Leonardo Bocchi, si svolgerà presso il Centro Didattico Morgagni dell’Università di Firenze, con il patrocinio del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, che ha messo a disposizione l’aula e le postazioni informatiche necessarie all’allestimento dell’Area Demo.
«L’evento di Firenze sarà un’occasione per discutere su come integrare l’AI nei percorsi di screening in modo responsabile, trasparente e misurabile» ha dichiarato Veronica Girardi, Presidente del Gruppo Italiano Screening Mammografico (GISMa) «affinchè l’intelligenza artificiale sia un alleato concreto per migliorare la qualità dello screening e la cura delle donne, con criteri condivisi che ne valorizzino il contributo e ne guidino l’uso in modo appropriato» continua Girardi.
Promotore e organizzatore di questo importante momento di confronto è il Gruppo Italiano Screening Mammografico (GISMa) che vuole provare a rispondere a una domanda: gli strumenti che sfruttano l’intelligenza artificiale possono davvero migliorare i programmi di screening e cura delle donne?
Per farlo sono previsti numerosi interventi che abbracciano temi e problematiche diverse.
Si parlerà delle infrastrutture AI per la detection e la diagnostica senologica unitamente alle linee guida, applicazione, validazione e collaudo dei suddetti strumenti.
Si affronterà il tema delle opportunità, regole e sostenibilità dell’innovazione digitale nello screening, nonché degli aspetti etici legati all’utilizzo di questi strumenti. Al centro del dibattito le istruzioni per l’uso dell’intelligenza artificiale nell’interpretazione della mammografia unitamente alla valutazione della qualità tecnica in senologia. A chiudere sarà un confronto critico di differenti casi esaminati con o senza AI.
L’intelligenza artificiale in sanità promette di aiutarci a diagnosticare prima e meglio le malattie, ma solleva anche una domanda ancora poco esplorata: quanti esami in più ci farà fare per arrivare a quel risultato?
Nello screening mammografico questa riflessione è particolarmente rilevante. Un sistema di intelligenza artificiale può aumentare la capacità di individuare reperti sospetti, ma il suo valore non si misura solo in termini di sensibilità o di numero di tumori segnalati. Conta anche come cambia l’intero percorso della donna: quanti richiami vengono generati, quanti approfondimenti e biopsie sono necessari, quanti falsi positivi si producono, quale è l’impatto sul carico di lavoro dei centri e sulla sostenibilità del programma.
«Da questo punto di vista, l’esperienza consolidata dei programmi di screening può offrire un riferimento importante anche per valutare l’introduzione dell’intelligenza artificiale. I programmi di screening mammografico sono infatti sottoposti a un monitoraggio sistematico attraverso indicatori di performance che consentono di valutare nel tempo qualità, appropriatezza ed efficacia dei percorsi», commenta Veronica Girardi. «Nel caso dello screening mammografico, ad esempio, indicatori quali il tasso di richiamo e il valore predittivo positivo potranno contribuire a valutare l’impatto dell’AI sulla capacità di selezionare in modo appropriato le donne da richiamare. Il monitoraggio di questi parametri, insieme agli altri indicatori già utilizzati nei programmi, permetterà di verificare nei contesti reali se l’introduzione dell’IA aumenta la capacità di identificare i tumori senza tradursi in un aumento non appropriato dei richiami e degli approfondimenti. In altre parole, l’obiettivo non è soltanto aumentare la sensibilità, cioè la capacità di identificare le donne che hanno un tumore, ma farlo mantenendo un’adeguata specificità, cioè la capacità di riconoscere come non sospette le donne che non hanno un tumore.»
«È proprio questa prospettiva epidemiologica, basata sulla valutazione delle performance complessive del programma, che può aiutare a governare l’innovazione e a distinguere un reale miglioramento della capacità diagnostica da un semplice aumento degli accertamenti» aggiunge Priscilla Sassoli De Bianchi, Vicepresidente del GISMa.
«La sfida è accompagnarla con una valutazione rigorosa nei contesti reali, in modo che contribuisca a migliorare gli esiti per le pazienti e la qualità dei programmi di screening.» Il messaggio è di apertura e di responsabilità. «Chi ha la responsabilità di coordinare i programmi di screening ha il compito di accompagnare l’innovazione verso esiti concreti per le donne e per i programmi», aggiunge Veronica Girardi.
«Questo significa lavorare insieme a chi sviluppa queste tecnologie – aziende, centri di ricerca, società scientifiche e istituzioni – per definire come misurarne il valore reale, oltre l’accuratezza diagnostica: appropriatezza, equità di accesso, sostenibilità organizzativa e outcome clinici» conclude il Presidente di GISMa.
Intelligenza artificiale e screening mammografico: non basta trovare di più, serve decidere meglio. Il 17 ottobre a Firenze il confronto promosso da GISMa
L’AI può migliorare diagnosi precoci e appropriatezza, ma richiede validazione nei percorsi reali. Il dibattito al centro dell’incontro nazionale di senologia
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