Roma, 1° settembre 2026 (Agenbio) – In Italia vengono eseguite ogni anno oltre due milioni di mammografie, eppure solo una donna su due risponde alla chiamata dello screening. Un paradosso che si aggrava se si considera il contesto in cui operano i radiologi: ogni esame richiede per protocollo una doppia lettura, e in un turno di sei ore uno specialista può trovarsi a refertare fino a 230 immagini. Il risultato è un sistema sotto pressione, in cui la sostenibilità del carico di lavoro e la qualità diagnostica rischiano di entrare in conflitto. A questa tensione prova a rispondere Breast.AI Perspective, il primo studio italiano che valuta l’intelligenza artificiale come strumento di supporto alla lettura delle mammografie. Al centro della sperimentazione c’è BreastNegative, un modello sviluppato da Health Triage, startup nata in seno al Politecnico di Torino e addestrata su oltre 2,5 milioni di immagini. Il sistema è già stato testato su 35.000 mammografie provenienti da database inglesi e svedesi, mostrando una sensibilità del 99% — un risultato che, se confermato in clinica, ridurrebbe di circa il 75% il carico di lavoro dei radiologi. Lo studio coinvolgerà oltre 100.000 donne in due regioni italiane, una al Nord e una al Sud, e confronterà il percorso standard della doppia lettura con quello in cui l’IA determina se un esame necessiti di una o due letture. Il modello non sostituisce il giudizio clinico: la decisione finale resta sempre affidata al radiologo, con l’IA che segnala le zone di tessuto sospette e orienta l’attenzione verso i casi più dubbi. Il contesto regolatorio e scientifico è favorevole: a dicembre 2025 l’Istituto Superiore di Sanità ha aperto alla possibilità di affiancare l’IA alla lettura della mammografia, e a inizio 2026 The Lancet ha pubblicato lo studio svedese MASAI, oltre 100.000 donne, disegno simile, che ha mostrato un aumento del tasso di diagnosi tumorali senza incremento dei falsi positivi. I primi risultati di Breast.AI Perspective sono attesi entro un anno e mezzo dall’avvio dell’arruolamento. (Agenbio) Emanuela Birra 13:00
