Clinica
Cardiologia
11/03/2026

Mammografia e rischio cardiovascolare, l’IA individua le calcificazioni arteriose

Un algoritmo di intelligenza artificiale è in grado di quantificare la calcificazione delle arterie mammarie nelle mammografie di routine, identificando le donne a rischio di infarto e ictus senza esami aggiuntivi

telecardiologia

Un algoritmo di intelligenza artificiale è in grado di quantificare, a partire dalle immagini di una mammografia di routine, il grado di calcificazione delle arterie del seno e di correlare questo dato con il rischio di eventi cardiovascolari maggiori, tra cui infarto, ictus e morte. È quanto emerge da uno studio pubblicato sull'European Heart Journal. La ricerca, la più ampia del suo genere, apre la prospettiva di trasformare uno screening oncologico già largamente diffuso in uno strumento di prevenzione cardiologica, senza costi aggiuntivi né necessità di ulteriori esami.

Le malattie cardiovascolari rappresentano la principale causa di morte nelle donne a livello mondiale, eppure questa popolazione continua a essere sistematicamente sottodiagnosticata e sottotrattata rispetto agli uomini.

La calcificazione arteriosa mammaria (BAC, Breast Arterial Calcification) consiste nel deposito di sali di calcio nelle pareti delle arterie che irrorano il tessuto mammario, un fenomeno visibile sulle mammografie a raggi X standard ma che in genere viene ignorato nella refertazione oncologica. Studi precedenti avevano già suggerito un'associazione tra BAC e rischio cardiovascolare, ma la misurazione manuale di questi depositi è risultata poco riproducibile e difficile da standardizzare su larga scala. Il contributo dell'intelligenza artificiale è stato proprio quello di fornire una quantificazione precisa e automatizzata espressa in millimetri quadrati, rendendo il dato confrontabile e applicabile su popolazioni ampie.

Lo studio ha analizzato le mammografie di 123.762 donne, prive di cardiopatia nota al momento dell'arruolamento, seguite per un periodo di sette anni. Il modello di IA ha categorizzato il grado di calcificazione arteriosa in quattro classi — assente, lieve, moderata, severa — e i risultati hanno mostrato una relazione graduale e statisticamente significativa con il rischio di eventi cardiovascolari avversi maggiori. Le donne con calcificazione lieve presentavano un rischio di eventi cardiaci circa il 30% superiore rispetto a quelle senza depositi; quelle con calcificazione moderata superavano il 70% di rischio aggiuntivo; nelle donne con calcificazione severa il rischio risultava da due a tre volte più alto. Importante è sottolineare come questa associazione si è confermata anche nelle donne al di sotto dei 50 anni, tradizionalmente considerata a basso rischio, e si è mantenuta dopo aggiustamento per i principali fattori confondenti, tra cui diabete e fumo.

I ricercatori sottolineano che l'integrazione dell'algoritmo nei flussi di refertazione mammografica già esistenti non richiederebbe infrastrutture aggiuntive, permettendo potenzialmente di raggiungere decine di milioni di donne ogni anno. Il passo successivo, annunciato dal team, sarà un trial clinico dedicato a testare le modalità operative di questa integrazione e a definire protocolli standardizzati per comunicare il risultato a pazienti e medici.

«Le malattie cardiache sono la principale causa di morte nelle donne a livello globale, eppure le donne vengono sistematicamente sottodiagnosticate e sottotrattate rispetto agli uomini», ha dichiarato Hari Trivedi, principal investigator dello studio «Una mammografia, che la donna fa già per lo screening oncologico, può anche rivelare depositi di calcio e identificare le donne a rischio cardiovascolare senza costi né disagi aggiuntivi.»

Un editoriale di commento inquadra la scoperta in una prospettiva di sanità pubblica: «Sfruttando una piattaforma di screening oncologico già ampiamente adottata, la BAC può essere usata per identificare il rischio cardiovascolare nelle donne che altrimenti non si sottoporrebbero a prevenzione. È giunto il momento di passare dalla semplice osservazione all'implementazione».

Matteo Vian

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