Il carcinoma mammario è la neoplasia più diffusa tra le donne (incidenza 24%, mortalità 15%). Nonostante i progressi abbiano ridotto la recidiva al 10%, essa rimane una criticità per la sopravvivenza a lungo termine. In questo scenario, il test Oncotype DX è il gold standard per la stratificazione del rischio, ma i limiti logistici ed economici ne restringono l'impiego. La patologia digitale emerge dunque come supporto fondamentale per abbattere costi e tempi clinici. L’obiettivo del lavoro è lo sviluppo di una pipeline di intelligenza artificiale per predire il rischio di recidiva da immagini istopatologiche (WSI) in ematossilina ed eosina. Lo studio ha coinvolto 90 pazienti (ER+/HER2-) con Recurrence Score Oncotype DX noto.