Mammografie: i risultati dello studio dell’Ulss 2
Mammografie analizzate in pochi istanti, con la possibilità di individuare immediatamente gli esami che presentano un elevato rischio e che devono essere valutati con priorità dagli specialisti. È questo il risultato raggiunto dall’Ulss 2, protagonista di uno studio premiato tra i migliori contributi scientifici presentati al Congresso Nazionale GISMa 2026, dedicato allo screening mammografico.
Il riconoscimento conferma l’efficacia dell’integrazione tra innovazione tecnologica e competenze mediche nella prevenzione del tumore della mammella, con benefici concreti per le donne che partecipano ai programmi di screening.
Lo studio premiato al Congresso GISMa 2026
La ricerca è stata realizzata dalla Unità Operativa Semplice Dipartimentale di Radiologia Senologica dell’ospedale Ca’ Foncello di Treviso, diretta dalla dottoressa Claudia Maria Weiss, in collaborazione con il Registro Tumori del Veneto (Azienda Zero) e con la UOC Screening di Azienda Zero.
L’Ulss 2 è stata tra le prime aziende sanitarie italiane ad adottare l’Intelligenza Artificiale nel percorso di screening mammografico già dal 2022, mantenendo però invariato il modello organizzativo fondato sulla doppia lettura indipendente da parte di due radiologi esperti. In caso di valutazioni differenti interviene un terzo specialista per la decisione finale, confermando il ruolo centrale del medico nel processo diagnostico.
L’Intelligenza Artificiale rappresenta quindi uno strumento di supporto nella prima analisi delle immagini, permettendo di individuare rapidamente gli esami sospetti e di classificare gli altri in base al livello di rischio, rendendo più veloce l’intero percorso diagnostico.
Oltre 330 mila mammografie analizzate
Lo studio ha preso in esame oltre 330 mila mammografie effettuate tra il 2019 e il 2025, confrontando i dati raccolti prima e dopo l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale nello screening.
Nel periodo analizzato sono stati diagnosticati attraverso il programma di prevenzione più di 1.500 tumori della mammella. I risultati evidenziano un significativo miglioramento delle prestazioni del sistema.
I richiami per ulteriori accertamenti si sono ridotti del 23%, mentre il numero dei tumori individuati è aumentato del 10%. È cresciuta anche la precisione diagnostica, aumentando la probabilità che un richiamo o una biopsia corrispondano realmente alla presenza di una neoplasia.
Questi dati si traducono in un duplice vantaggio per le donne: una maggiore capacità di individuare precocemente anche le lesioni di piccole dimensioni e una riduzione degli approfondimenti diagnostici non necessari causati dai falsi positivi.
Tempi di risposta più rapidi e percorsi diagnostici più efficienti dopo la mammografia
I risultati dello studio evidenziano anche un’elevata rapidità nella gestione dei casi sospetti.
Quando una mammografia presenta una lesione che richiede ulteriori verifiche, le pazienti vengono contattate mediamente entro pochi giorni per programmare gli approfondimenti diagnostici. L’intero iter, comprensivo degli eventuali esami istologici e della refertazione dell’Anatomia Patologica, si conclude per oltre il 90% delle pazienti entro 28 giorni.
Per gli esami con esito negativo, invece, oltre il 90% dei referti viene reso disponibile entro 21 giorni, garantendo risposte rapide anche alle donne che non necessitano di ulteriori controlli.
Screening più efficace con l’Intelligenza Artificiale
Un secondo studio presentato durante il Congresso Nazionale GISMa ha evidenziato un ulteriore miglioramento delle performance dello screening grazie al supporto dell’Intelligenza Artificiale.
L’utilizzo della tecnologia consente infatti di intercettare un numero maggiore di tumori direttamente durante i controlli programmati, riducendo quelli che possono comparire tra una mammografia e la successiva.
La sensibilità complessiva del programma è aumentata dal 67% all’83%, un dato che conferma l’efficacia dell’approccio adottato dall’Ulss 2 nel rafforzare la prevenzione oncologica.
L’Intelligenza Artificiale affianca il radiologo
Come sottolineato dalla dottoressa Claudia Maria Weiss, l’Intelligenza Artificiale non sostituisce il radiologo, ma rappresenta uno strumento capace di supportare il lavoro degli specialisti nella lettura delle immagini.
L’obiettivo rimane quello di individuare un numero sempre maggiore di tumori nelle fasi iniziali della malattia, quando le possibilità di cura sono più elevate, riducendo nello stesso tempo i falsi positivi e gli approfondimenti diagnostici non necessari.
Il riconoscimento ottenuto al Congresso Nazionale GISMa rappresenta una conferma della qualità del lavoro svolto dall’Ulss 2 e apre nuove prospettive nell’organizzazione dei programmi di prevenzione, anche in linea con le più recenti indicazioni dell’Istituto Superiore di Sanità.
