Un nuovo modello IA, che analizza le sequenze temporali di risonanze magnetiche, identifica i pazienti pediatrici con glioma a rischio di recidiva con un’accuratezza che è fino al 39% migliore dell’approccio standard, offrendo un notevole vantaggio clinico.
