L’intelligenza artificiale potrebbe contribuire a rilevare comuni malattie cardiovascolari attraverso le mammografie. È quanto emerge da uno studio retrospettivo, presentato al recente congresso della European Society of Cardiology (ESC 2026), tenutosi a Monaco di Baviera, che ha valutato la capacità di un modello di deep learning di riconoscere, a partire dalle immagini mammografiche, la presenza di ipertensione, cardiopatia ischemica e ictus.
La ricerca nasce da un problema ancora rilevante nella pratica clinica: nelle donne le malattie cardiovascolari sono frequentemente sottodiagnosticate o riconosciute tardivamente. Viana Copeland, del Chaim Sheba Medical Center e dell’Università di Tel Aviv, Ramat Gan (Israele), ha spiegato:
Nonostante nelle donne siano la principale causa di mortalità a livello mondiale, le malattie cardiovascolari sono ancora sotto-diagnosticate e sotto-trattate.cL’obiettivo della ricerca era verificare se l’AI potesse contribuire a utilizzare la mammografia per la diagnosi precoce delle malattie cardiovascolari, consentendo di individuare le donne da avviare ad approfondimenti diagnostici e a strategie preventive.”
Lo studio: quasi 30mila donne e oltre 97mila mammografie analizzate con il deep learning
Lo studio – di coorte, retrospettivo – ha incluso 29.921 donne con un’età mediana di 54 anni, sottoposte complessivamente a 97.364 esami mammografici. Per ciascuna partecipante sono state raccolte informazioni cliniche relative a tre patologie cardiovascolari: ipertensione, cardiopatia ischemica e ictus, ricavate da cartelle cliniche elettroniche, prescrizioni farmacologiche, dati relativi a procedure e reperti di imaging. Nella coorte oggetto di studio la prevalenza dell’ipertensione è risultata del 16%, quella della cardiopatia ischemica e dell’ictus del 2,5%.
Un modello di deep learning è stato quindi addestrato per identificare, nelle mammografie, caratteristiche associate alla presenza di ipertensione, cardiopatia ischemica o ictus. La capacità del modello di AI di distinguere le donne affette da ciascuna delle patologie cardiovascolari da quelle che ne erano prive è stata considerata positiva.
Secondo Copeland, il possibile interesse clinico dell’approccio deriva soprattutto dalla ampia diffusione della mammografia, in una popolazione di mezza età:
l’analisi delle immagini per la ricerca di informazioni sulle malattie cardiovascolari potrebbe potenzialmente offrire un approccio facilmente applicabile su larga scala, senza la necessità di un ulteriore esame di imaging.”
Accuratezza e affidabilità sono ancora da dimostrare
In futuro, le mammografie di routine potrebbero contribuire a individuare le donne da inviare a una valutazione cardiovascolare.
Prima di un possibile impiego nella pratica clinica, rimangono però diversi aspetti da chiarire. Gli stessi ricercatori stanno lavorando per migliorare l’accuratezza del modello, e ridurre sia i falsi positivi sia i falsi negativi.
Per il momento, i risultati indicano la possibilità di ricavare dalle immagini mammografiche informazioni ulteriori rispetto a quelle per cui l’esame viene abitualmente eseguito, ma non dimostrano ancora che l’utilizzo del modello possa migliorare gli esiti clinici o modificare la gestione cardiovascolare delle pazienti.
Il passaggio a una eventuale applicazione clinica richiederebbe ulteriori verifiche in termini di accuratezza e affidabilità.
