L'uso dell'intelligenza artificiale (IA) applicata all'analisi delle mammografie potrebbe servire per identificare diverse malattie cardiovascolari (MCV) frequenti, secondo un lavoro del Centro Medico Chaim Sheba dell'Università di Tel Aviv, a Ramat Gan (Israele), che sarà presentato al Congresso ESC 2026 di Monaco (Germania).
Viana Copeland, dottoressa del Centro Medico Chaim Sheba dell'Università di Tel Aviv, sottolinea la necessità di sviluppare nuove strategie di screening per le malattie cardiovascolari (MCV) nella popolazione femminile.
"Nonostante sia la principale causa di morte nelle donne a livello mondiale, le MCV sono sottodiagnosticate e trattate in modo insufficiente. Un riscontro comune nel nostro centro medico, e in tutto il mondo, è che quando le donne cercano assistenza medica, la loro MCV è già avanzata", spiega.
La ricercatrice ricorda inoltre che "molte donne si sottopongono a esami di screening per il cancro al seno di routine, anche quando non hanno cercato assistenza per sintomi cardiovascolari. Abbiamo indagato se l'IA potrebbe aiutare la mammografia a svolgere una funzione aggiuntiva in questo gruppo: la rilevazione precoce delle MCV, il che permetterebbe di implementare strategie preventive".
In questo studio di coorte retrospettivo sono stati raccolti dati di 29.921 donne sottoposte a 97.364 mammografie, con un'età media di 54 anni.
A partire da cartelle cliniche elettroniche, prescrizioni e risultati di esami di imaging, sono state ottenute informazioni sulla presenza di tre MCV comuni (ipertensione, cardiopatia ischemica o malattia coronarica) e ictus. La prevalenza osservata è stata del 16% per l'ipertensione, del 2,5% per la cardiopatia ischemica e del 2,5% per l'ictus.
È stato progettato un modello di apprendimento profondo in grado di riconoscere schemi nelle mammografie di donne con ipertensione, cardiopatia ischemica o ictus. Le sue prestazioni nel differenziare tra donne con e senza ciascuna patologia cardiovascolare sono state misurate mediante l'area sotto la curva ROC (AUROC), che va da 0,5 (rilevazione casuale) a 1,0 (discriminazione perfetta).
Il modello iniziale ha mostrato un comportamento solido, con AUROC di 0,79 per l'ipertensione, 0,78 per la cardiopatia ischemica e 0,86 per l'ictus, con risultati stabili stratificando per età e per presenza di cancro.
La dottoressa Copeland sottolinea che, "dato che la mammografia è già ampiamente utilizzata, analizzare le stesse immagini per ottenere informazioni cardiovascolari potrebbe offrire un approccio scalabile senza la necessità di eseguire un esame di imaging aggiuntivo. Inoltre, la mammografia raggiunge molte donne di mezza età, un periodo importante per riconoscere e affrontare il rischio cardiovascolare".
Il team scientifico continua ora a perfezionare il modello per aumentare la sua accuratezza e ridurre sia i falsi positivi che i falsi negativi, e prevede di studiare se le mammografie possono contribuire anche alla rilevazione di altre malattie cardiovascolari.