Il progetto di ricerca ha riguardato lo studio e lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale interpretabili per il support decisionale al trattamento immunoterapico di pazienti affetti da carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC) tramite analisi di CT al fine di identificare pattern visuali correlabili con stati di mutazione del carcinoma. L’obiettivo specifico consiste nell’ideare modelli di intelligenza artificiale, declinati secondo il paradigma del deep learning, che non solo siano in grado di profilare genomicamente i tumori ma anche che, in base alla progettazione, possano prendere decisioni robuste e soprattutto interpretabili (Explainable AI) per i radiologi. La ricerca inoltre ha previsto la progettazione di metodi in grado di visualizzare le feature apprese dai modelli neurali, combinarle a diversi livelli di astrazione ed attribuirgli una semantica in grado di essere compresa dai radiologi così da aumentare il livello di fiducia, in ambito clinico, nei sistemi di IA.