Mammografie e intelligenza artificiale per predire il rischio cardiovascolare nelle donne

Un algoritmo di deep learning sviluppato dal George Institute for Global Health (in collaborazione con University of New South Wales e University of Sydney) ha dimostrato di poter predire il rischio cardiovascolare nelle donne utilizzando esclusivamente mammografie e l’età. Lo studio, pubblicato su Heart (British Cardiovascular Society), ha confrontato le performance del modello con i calcolatori di rischio tradizionali basati su fattori clinici e laboratoristici (pressione arteriosa, colesterolo, anamnesi).

Il modello è stato addestrato e validato su oltre 49mila mammografie di donne australiane (aree metropolitane e rurali) collegate ai dati clinici e di mortalità. La capacità predittiva si è rivelata sovrapponibile a quella degli score convenzionali senza la necessità di dati aggiuntivi.

“Molte donne non vengono sottoposte a screening cardiovascolare, anche perché il rischio CV è ancora percepito come un problema prevalentemente maschile – ha spiegato Clare Arnott, direttrice del Programma cardiovascolare del George Institute –. Integrare la valutazione del rischio cardiaco nello screening mammografico potrebbe consentire di intercettare precocemente due tra le principali cause di morte femminile”.

Rispetto a precedenti studi centrati sulle calcificazioni arteriose mammarie, il nuovo algoritmo utilizza un insieme più ampio di caratteristiche radiomammografiche integrate con l’età, migliorando l’accuratezza soprattutto nelle donne più anziane.

Le implicazioni cliniche riguardano la possibilità di ampliare la platea di donne sottoposte a stratificazione del rischio CV sfruttando un esame di screening già diffuso: oltre il 67% delle donne in Paesi come USA e Regno Unito partecipa regolarmente a programmi mammografici.

Secondo gli autori, la prospettiva è quella di un tool complementare agli score consolidati (SCORE2, Framingham, etc.), utile in contesti dove i dati clinici non siano disponibili o nei setting di prevenzione primaria femminile. “Abbiamo mostrato la fattibilità del modello – ha sottolineato la ricercatrice Jennifer Barraclough –. Il passo successivo sarà testarlo in popolazioni più ampie e diverse, valutandone l’applicabilità reale”.

La malattia cardiovascolare resta la principale causa di morte nelle donne, con circa 9 milioni di decessi ogni anno a livello globale (un terzo della mortalità femminile). Un eventuale utilizzo di algoritmi su mammografia potrebbe migliorare l’equità nello screening cardiovascolare, specie nelle aree rurali dove sono già attivi programmi di mammografia mobile.