La spin-off AIHealth dell’Università Campus Bio-Medico di Roma annuncia la pubblicazione di un articolo scientifico sulla rivista Lancet Digital Health (Impact Factor: 36.6) dal titolo “Deep learning-based MRI analysis for early detection of glioblastoma multiforme: a multi-centre validation study”.
La ricerca, condotta in collaborazione con il Policlinico Universitario Campus Bio-Medico, il Meyer Hospital di Firenze e il Radboud University Medical Center di Nimega, valida il modello di intelligenza artificiale sviluppato da AIHealth per la rilevazione precoce del glioblastoma — il tumore cerebrale primario più aggressivo — su sequenze di risonanza magnetica multiparametrica.
Risultati che cambiano la diagnosi
Il modello RadAI™ Brain ha analizzato retrospettivamente 4.129 esami RMN cerebrali, identificando correttamente il glioblastoma multiforme in stadio iniziale con una sensibilità del 96.4% e specificità del 94.8%, superando significativamente la performance media dei neuroradiologi esperti (sensibilità 87.3%). Crucialmente, il sistema ha identificato lesioni con volume inferiore a 1 cm³ che in 34 casi su 100 erano state classificate come non sospette nella lettura standard.
La riduzione del tempo di refertazione è stata del 42%: il modello genera in media una prima analisi in 3 minuti e 20 secondi, contro i 18 minuti medi del radiologo, permettendo ai centri ad alto volume di smaltire le liste d’attesa in modo significativo.
Verso la certificazione CE
Sulla base dei risultati pubblicati, AIHealth ha avviato il percorso per l’ottenimento della marcatura CE come software medico (SaMD) di classe IIb secondo il Regolamento EU MDR 2017/745. La fase di audit notificato è prevista per il quarto trimestre 2026.