Isa 2024, approvate con decreto Mef le modificheUn team di ricercatori dell’Università di Cambridge ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale,analisi tecnica EMethylNET, in grado di rilevare 13 tipologie di cancro con una precisione del 98,2%, analizzando campioni di tessuto umano.Il modello ha mostrato utilità nel rilevare tumori solidi come il cancro al seno, al fegato, ai polmoni e alla prostata esaminando i pattern di metilazione del DNA in una varietà di tumori diversi. Confrontando i segni di metilazione nel cancro con quelli nei tessuti sani, il modello AI è infatti in grado di identificare i segni indicativi di tumori specifici.I vantaggi dell’uso di questa tecnologia includono la possibilità per i radiologi di concentrarsi su casi più complessi, diagnosi precoci che migliorano le probabilità di sopravvivenza e l’identificazione di sottotipi specifici di cancro per trattamenti mirati. Tuttavia, l’implementazione clinica presenta sfide, tra cui l’integrazione con i sistemi esistenti e la formazione del personale medico.
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