Agenti AI contro il tumore al seno: una soluzione di Laife Reply per lo IEO

IEO e Laife Reply innovano lo screening mammografico con gli agenti AI

Pubblicato il 5 agosto 2025

Laife Reply, società del Gruppo Reply specializzata in soluzioni di AI e Big Data per il settore sanitario, ha realizzato insieme a IEO (Istituto Europeo di Oncologia) un innovativo progetto che utilizza una rete di agenti AI, per supportare i radiologi nello screening mammografico.

La soluzione basata su Agenti AI

Il progetto nasce dalla volontà di ottimizzare i flussi clinici legati allo screening del tumore al seno, un’attività fondamentale per la diagnosi precoce, ancora oggi soggetta a molti passaggi manuali. In un percorso di continua evoluzione tecnologica IEO ha deciso di consolidare la propria collaborazione con Laife Reply, contribuendo all’evoluzione di X-Rais, la piattaforma di intelligenza artificiale di Laife Reply a supporto delle attività di screening mammografico.

Basata su reti neurali e tecniche di radiomica, X-Rais integra un sistema multi agente in grado di analizzare in tempo reale le immagini mammografiche, individuando con precisione le lesioni e/o le aree sospette classificandole come benigne o maligne. Il sistema è completamente integrato nel flusso clinico e offre supporto decisionale ai radiologi in tutte le fasi del processo, contribuendo a ottimizzare risorse e tempi dell’attività di screening.

Nello specifico un primo agente supporta la redazione del referto utilizzando i risultati dell’analisi automatica delle immagini e, quando necessario, arricchisce il contesto con la storia clinica del paziente. Un secondo agente è in grado di assegnare la priorità ai casi esaminati attraverso l’attribuzione di punteggi, “score”, per facilitare l’individuazione dei casi più critici.

Il sistema è stato progettato con un approccio “human-in-the-loop”, che mantiene il radiologo al centro del processo, garantendo così elevati standard di sicurezza e accuratezza clinica. La soluzione è inoltre pienamente integrabile nei sistemi sanitari esistenti grazie all’utilizzo di API conformi agli standard Fhir.

Questo progetto rappresenta un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale agentica possa portare benefici tangibili, aumentando l’efficienza dello screening, riducendo i tempi di richiamo nei casi più critici e supportando in modo più efficace la gestione dei pazienti complessi.

Fonte foto Pixabay_dmchannelsng



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