Mammografia e intelligenza artificiale: così uno studio scopre ipertensione, infarto e ictus nelle donne

Una mammografia di routine potrebbe presto raccontare molto di più sulla salute delle donne. Un nuovo studio presentato al congresso 2026 della Società Europea di Cardiologia (ESC), a Monaco di Baviera, mostra che un sistema di intelligenza artificiale riesce a riconoscere ipertensione, cardiopatia ischemica e pregresso ictus. Basta analizzare le sole immagini mammografiche. La ricerca, condotta in Israele su quasi 30.000 donne, apre la strada a uno screening “a doppio scopo”. Potrebbe intercettare il rischio cardiovascolare senza bisogno di esami aggiuntivi. Gli esperti parlano di risultati convincenti, ma avvertono che servono ulteriori conferme prima di un utilizzo clinico su larga scala.

di Lavinia Giganti | Giornalista | Dossier Salute

In sintesi

• Uno studio israeliano presentato al congresso ESC 2026 di Monaco ha addestrato un’intelligenza artificiale a riconoscere malattie cardiovascolari dalle mammografie.
• La ricerca ha analizzato 97.364 mammografie appartenenti a 29.921 donne, con un’età media di 54 anni.
• Il modello ha raggiunto un’accuratezza (AUROC) di 0,86 per l’ictus, 0,79 per l’ipertensione e 0,78 per la cardiopatia ischemica.
• I risultati restano costanti indipendentemente dall’età delle pazienti e dalla presenza di un tumore al seno.
• Gli autori propongono uno screening “a doppio scopo”: la stessa mammografia potrebbe segnalare sia il rischio oncologico sia quello cardiovascolare.

Lo studio presentato al congresso ESC 2026

La ricerca è stata presentata a Monaco di Baviera durante il congresso annuale della Società Europea di Cardiologia. È il più importante appuntamento mondiale dedicato alla cardiologia. A illustrare i risultati è stata la dottoressa Viana Copeland, del Chaim Sheba Medical Center e dell’Università di Tel Aviv, in Israele. Lo studio si intitola “Detecting cardiovascular diseases from mammography using deep learning”. È stato incluso nel programma scientifico dedicato all’intelligenza artificiale applicata alla cardiologia, una delle aree più seguite dell’edizione 2026 del congresso.

Il gruppo di ricerca ha analizzato in modo retrospettivo 97.364 mammografie di 29.921 donne, con un’età media di 54 anni. Le immagini sono state incrociate con le cartelle cliniche reali delle pazienti. I ricercatori hanno così individuato tre condizioni di interesse. L’ipertensione arteriosa era presente nel 16% dei casi. La cardiopatia ischemica, nota anche come coronaropatia, riguardava il 2,5% delle donne. Un pregresso ictus interessava un’altra quota pari al 2,5%. Su questi dati è stato addestrato un modello di deep learning, chiamato a individuare segnali associati a ciascuna patologia direttamente dalle immagini del seno.

Il campione analizzato è tra i più ampi finora utilizzati per questo tipo di ricerca. Questo rafforza, secondo gli autori, l’affidabilità statistica dei risultati. Resta però il limite di uno studio condotto su un’unica popolazione clinica israeliana.

Come funziona l’intelligenza artificiale applicata alla mammografia

Il modello di apprendimento automatico è stato addestrato a riconoscere, nelle immagini mammografiche, pattern legati alla salute cardiovascolare. Tra questi rientrano le calcificazioni delle arterie mammarie, già note in letteratura come possibile spia di rischio cardiaco nelle donne. La capacità del sistema di distinguere le pazienti con una determinata condizione da quelle senza è stata misurata con l’AUROC. È un indice statistico che va da 0,5, equivalente a una scelta casuale, fino a 1,0, che indica una discriminazione perfetta.

I valori ottenuti sono stati un AUROC di 0,86 per l’ictus, di 0,79 per l’ipertensione e di 0,78 per la cardiopatia ischemica. Sono risultati che gli stessi autori definiscono incoraggianti. Non sono però ancora sufficienti per un uso diagnostico autonomo, in sostituzione delle valutazioni cliniche tradizionali. Un dato che i ricercatori sottolineano come particolarmente rilevante riguarda la stabilità delle prestazioni. I risultati non cambiano in modo significativo in base all’età delle pazienti. Restano stabili anche in presenza contemporanea di un tumore al seno, un fattore che in teoria avrebbe potuto alterare la lettura delle immagini.

Il vantaggio pratico di questo approccio, spiegano gli autori, sta nel fatto che la mammografia è già un esame ampiamente diffuso tra le donne in età adulta. Analizzare le stesse immagini anche dal punto di vista cardiovascolare non richiederebbe esami aggiuntivi. Non servirebbero nemmeno radiazioni in più per le pazienti. Basterebbe un nuovo livello di lettura, affidato all’intelligenza artificiale e integrabile nei flussi di lavoro radiologici già esistenti.

Perché la scoperta è importante per la salute cardiovascolare femminile

Le malattie cardiovascolari restano la prima causa di morte tra le donne nel mondo. Continuano però a essere sotto-diagnosticate e sotto-trattate rispetto agli uomini. “Quando le donne si rivolgono al medico, la loro malattia cardiovascolare è spesso già in fase avanzata”, ha spiegato Copeland. La ricercatrice ha ricordato che molte donne partecipano regolarmente allo screening mammografico, anche quando non hanno mai lamentato sintomi cardiaci. Questo le rende, a suo avviso, una popolazione ideale in cui intercettare precocemente il rischio, senza bisogno di campagne di prevenzione dedicate.

Elena Arbelo, membro del comitato di comunicazione dell’ESC, ha definito i risultati “convincenti”. La cardiologa ha però ricordato che la sfida principale sarà un’altra: dimostrare accuratezza e affidabilità del sistema su larga scala. Solo dopo si potrà pensare a un suo utilizzo nella pratica clinica quotidiana. Sonya Babu-Narayan, direttrice clinica della British Heart Foundation, ha aggiunto che il lavoro potrebbe aiutare a superare un pregiudizio diffuso. È quello secondo cui le patologie cardiache riguarderebbero soprattutto gli uomini. Un equivoco che nella realtà lascia le donne meno ascoltate e meno rappresentate nella ricerca clinica, oltre che diagnosticate con maggiore ritardo.

Il team israeliano sta ora lavorando per migliorare la precisione del modello. L’obiettivo è ridurre i falsi positivi e i falsi negativi, ed estendere l’analisi ad altre condizioni cardiovascolari. Va inoltre ricordato che si tratta di uno studio retrospettivo, condotto su un’unica popolazione clinica. I risultati dovranno essere confermati da ricerche prospettiche e multicentriche, prima di un eventuale utilizzo nella pratica clinica quotidiana.

Illustrazione/visual generata con AI a scopo illustrativo.

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