AEQUIP

FAIR-PATH è un progetto che mira a garantire diagnosi eque e riproducibili attraverso l’intelligenza artificiale, standardizzando l’analisi istopatologica del recettore del folato alfa (FRα) nel carcinoma ovarico. La soluzione che si vuole sviluppare automatizza la valutazione dei vetrini, combinando algoritmi di deep learning, analisi spaziale e normalizzazione cromatica. L’obiettivo è ridurre la variabilità diagnostica e trasformare l’interpretazione qualitativa in un processo quantitativo e oggettivo. Considerate le rilevanti implicazioni terapeutiche associate all’espressione di FRα — in particolare per trattamenti mirati e personalizzati — l’algoritmo si propone di minimizzare la variabilità soggettiva, soprattutto nelle valutazioni quali-quantitative in prossimità dei cut-off di positività immunoistochimica.