Reti neurali convoluzionali per la diagnosi precoce del melanoma: analisi dello stato dell’arte

La diagnosi precoce del melanoma rappresenta una delle principali sfide della dermatologia contemporanea, nonché fondamentale per la prognosi del paziente. In questo contesto le reti neurali (CNN) stanno emergendo come promettenti strumenti di supporto decisionale, grazie alla loro capacità di analizzare immagini dermoscopiche con elevata accuratezza. Attraverso un’analisi critica della più recente letteratura scientifica, la presente tesi valuta le reali potenzialità e i limiti delle CNN nella diagnosi del melanoma, confrontandone le prestazioni con quelle dei dermatologi e analizzando i fattori che ne influenzano l’affidabilità, quali qualità dei dataset, bias, validazione esterna e capacità di generalizzazione. Dalla revisione emerge che risultati eccellenti ottenuti in contesti sperimentali non si traducono necessariamente in una efficacia clinica equivalente. Più che sostituire il medico, l’intelligenza artificiale si configura oggi come uno strumento complementare il cui valore dipende dalla qualità delle evidenze su cui viene sviluppata e dalla sua integrazione nel processo clinico decisionale.