Il presente studio si concentra sull’analisi delle lesioni mammarie di tipo B3, caratterizzate da un potenziale incerto, con l’obiettivo di sviluppare un sistema di intelligenza artificiale in grado di predire la natura delle lesioni senza ricorrere a interventi chirurgici. Questo approccio è particolarmente rilevante poiché, a seguito dell’esame istologico definitivo, circa l’80% delle lesioni B3 risultano essere benigne, rendendo così superfluo l’intervento. Il lavoro si articola in tre fasi principali: inizialmente, si esplora la possibilità di distinguere tra mammella sana e mammella con lesione B3 tramite tecniche di machine learning; successivamente, si esamina la stessa problematica ma limitandosi alle ROI (Region of Interest) di sezioni di tessuto, e infine l’analisi si focalizza sulle ROI contenenti la lesione B3 per determinare se essa sia maligna o meno.