Mammografia, l’IA individua calcificazioni arteriose e predice il rischio cardiovascolare

In una coorte retrospettiva di 123.762 donne provenienti da due sistemi sanitari, la BAC è stata misurata mediante una rete neurale basata su architettura transformer dedicata alla segmentazione. La severità è stata classificata come assente (0 mm²), lieve (>0–10 mm²), moderata (>10–25 mm²) o severa (>25 mm²). L’associazione tra BAC ed eventi cardiovascolari maggiori (MACE) è stata analizzata con curve di Kaplan-Meier, modelli di Cox e modelli di Fine-Gray per eventi competitivi.

La BAC è stata rilevata nel 16,1% delle donne nella coorte interna e nel 20,6% nella coorte esterna, dimostrando un valore prognostico aggiuntivo rispetto al punteggio PREVENT. Nei modelli aggiustati è emersa una chiara relazione dose-risposta: rispetto all’assenza di calcificazioni, le categorie lieve (coorte interna: HR 1,32, IC 95% 1,10–1,59; coorte esterna: HR 1,28, IC 95% 1,17–1,39), moderata (coorte interna: HR 1,75, IC 95% 1,23–2,50; coorte esterna: HR 1,79, IC 95% 1,55–2,06) e severa (coorte interna: HR 3,29, IC 95% 2,15–5,05; coorte esterna: HR 2,80, IC 95% 2,36–3,32) sono risultate tutte significativamente associate al rischio di MACE. Ogni incremento di 1 mm² di BAC comportava un aumento del rischio di MACE pari al 2–3% (P < .001).

La quantificazione automatica della BAC emerge come predittore indipendente di MACE e mortalità, con un valore aggiunto rispetto al punteggio PREVENT. L’integrazione di questo approccio nella mammografia di screening potrebbe consentire una valutazione cardiovascolare opportunistica, precoce ed efficace, favorendo interventi preventivi più tempestivi e mirati per la salute cardiovascolare delle donne.

Eur Heart J. 2026 Mar 9:ehag128. doi: 10.1093/eurheartj/ehag128.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41795899/