Diagnostica per immagini

AI in radiologia: il vero vantaggio sta nell’integrazione

L’AI in diagnostica per immagini sta superando la logica delle applicazioni verticali. Il valore non dipende dal numero di algoritmi disponibili, ma dalla capacità di integrarli in un’architettura coerente, sostenibile e governabile lungo l’intero workflow clinico

Pubblicato il 6 mag 2026

Coordinatore della Commissione Scienze della Vita – FERPI (Federazione Relazioni Pubbliche Italiana), Co-fondatore del GdL "Scienze della Vita" di FERPI, CUIRIF (Centro Universitario Internazionale per la Ricerca sull’Innovazione e la Formazione)

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Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale applicata alla diagnostica per immagini è stata spesso raccontata come una progressiva moltiplicazione di applicazioni: algoritmi per singole patologie, strumenti di triage, moduli di quantificazione, software di supporto alla refertazione. Una narrativa che enfatizza la specializzazione, la granularità, la capacità di rispondere a bisogni clinici puntuali con soluzioni dedicate.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

D

Alex Dell'Era

Coordinatore della Commissione Scienze della Vita – FERPI (Federazione Relazioni Pubbliche Italiana), Co-fondatore del GdL "Scienze della Vita" di FERPI, CUIRIF (Centro Universitario Internazionale per la Ricerca sull’Innovazione e la Formazione)

Alex Dell’Era è un esperto di comunicazione, innovazione e governance. Da oltre vent’anni opera nel settore healthcare contribuendo allo sviluppo di strategie, relazioni istituzionali e percorsi di innovazione, con particolare attenzione al ruolo della comunicazione nel favorire la fiducia, l’adozione delle tecnologie e la trasformazione digitale del sistema salute.

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