Una mammografia viene eseguita per individuare precocemente un tumore del seno. Eppure, la stessa immagine potrebbe contenere informazioni utili anche sullo stato cardiovascolare della donna. È questa l’indicazione, certamente promettente ma ancora da verificare sul piano clinico, emersa da uno studio presentato al Congresso 2026 della European Society of Cardiology. La distinzione da fare subito è fondamentale: non si è dimostrato che la mammografia possa prevedere oggi chi avrà domani un infarto o un ictus; si è osservato che un sistema di intelligenza artificiale riesce a riconoscere, nelle immagini, segnali associati a malattie cardiovascolari già documentate.
I ricercatori del Chaim Sheba Medical Center e della Tel Aviv University hanno addestrato il modello su 97.364 mammografie, relative a 29.921 donne con un’età mediana di 54 anni, collegando le immagini alle cartelle cliniche, alle prescrizioni farmacologiche, agli esami e alle procedure effettuate. Nel campione, il 16 per cento delle donne aveva ricevuto una diagnosi di ipertensione; la cardiopatia ischemica e un precedente ictus erano presenti, ciascuno, in circa il 2,5 per cento dei casi. Non si è trattato, dunque, di chiedere alla macchina una diagnosi astratta, bensì di verificare se nelle mammografie fossero presenti caratteristiche capaci di distinguere le donne con queste condizioni da quelle che non le avevano.
I risultati meritano attenzione: l’AUROC, cioè l’indice che misura la capacità complessiva di separare i soggetti con una determinata condizione da quelli senza, è risultato pari a 0,79 per l’ipertensione, 0,78 per la cardiopatia ischemica e 0,86 per l’ictus. Ma i numeri, soprattutto quando riguardano la salute, devono essere spiegati e non trasformati in slogan. Un valore di 0,86 non significa che l’algoritmo riconosca correttamente l’ictus nell’86 per cento delle persone. Indica piuttosto una buona capacità di ordinare, nel complesso, i casi positivi rispetto a quelli negativi.
Mancano inoltre alcuni dati indispensabili per valutare un eventuale impiego nello screening: sensibilità, specificità e valore predittivo positivo, vale a dire la capacità di individuare chi presenta realmente la condizione, di escludere chi non la presenta e di stabilire quante segnalazioni positive corrispondano a casi veri. Senza questi elementi non possiamo sapere quanti falsi allarmi verrebbero prodotti nella pratica. E un falso allarme non è un dettaglio statistico: può generare ansia, accertamenti non necessari, costi e un impiego improprio delle risorse sanitarie.
Perché, tuttavia, un’immagine del seno dovrebbe fornire informazioni sul sistema cardiovascolare? La spiegazione ha una plausibilità biologica. Nelle mammografie possono essere visibili le calcificazioni delle arterie mammarie, cioè depositi di calcio presenti nei vasi. Non coincidono con le calcificazioni coronariche, ma sono state associate al rischio cardiovascolare e possono quindi rappresentare un segnale che merita di essere studiato.
A questo proposito, uno studio distinto, pubblicato nel marzo 2026 sull’European Heart Journal e condotto su 123.762 donne, ha mostrato che la quantità di tali calcificazioni, misurata automaticamente mediante intelligenza artificiale, era associata in modo graduale a infarto, ictus, scompenso cardiaco e mortalità. L’informazione conservava un valore aggiuntivo anche rispetto ai punteggi di rischio tradizionali. La mammografia potrebbe dunque funzionare come una sorta di finestra vascolare. Ciò non toglie che il nuovo lavoro presentato al congresso non abbia ancora chiarito quali caratteristiche dell’immagine utilizzi effettivamente l’algoritmo: attribuire tutta la sua capacità alle calcificazioni sarebbe, almeno per ora, prematuro.
Le possibili conseguenze si possono ordinare lungo tre direttrici. Innanzitutto, vi sarebbe un vantaggio organizzativo: nessun nuovo appuntamento, nessun esame supplementare, nessuna ulteriore esposizione alle radiazioni. In secondo luogo, la mammografia potrebbe offrire l’occasione per indirizzare a un controllo cardiovascolare più approfondito le donne nelle quali emergano segnali meritevoli di attenzione. Infine, questa opportunità riguarderebbe una fascia d’età nella quale la prevenzione cardiovascolare può ancora modificare concretamente la traiettoria del rischio.
Il problema non è secondario. Le malattie cardiovascolari rimangono la principale causa di morte femminile e nelle donne vengono ancora spesso riconosciute tardivamente. Quante informazioni utili sono già presenti negli esami che eseguiamo? E quante non vengono utilizzate perché le strutture sanitarie, gli strumenti diagnostici e le competenze restano organizzati in compartimenti separati? L’intelligenza artificiale può aiutare a collegare questi dati, ma non deve sostituire il giudizio clinico né trasformare ogni associazione statistica in una diagnosi.
Servono quindi validazioni prospettiche, verifiche su popolazioni differenti e soglie cliniche sufficientemente affidabili. Va inoltre ricordato che i risultati derivano da uno studio retrospettivo presentato a un congresso e che il comunicato della società scientifica non segnala ancora una pubblicazione completa sottoposta a revisione tra pari. Prima di trasformare un segnale promettente in uno strumento clinico bisognerà soprattutto capire se questa lettura aggiuntiva della mammografia migliori davvero la prevenzione senza moltiplicare falsi positivi ed esami inutili.
La mammografia, dunque, non è sul punto di diventare un esame cardiologico. Ma il principio che emerge è interessante: un’immagine acquisita per uno scopo potrebbe contenere informazioni utili anche per un altro, senza sottoporre la paziente a un nuovo test. Se gli studi futuri confermeranno questi risultati, la vera innovazione potrebbe essere proprio questa: imparare a ricavare più prevenzione dagli esami che già facciamo.
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Viana Copeland et al., studio retrospettivo sull’impiego dell’intelligenza artificiale nell’analisi delle mammografie per identificare ipertensione, cardiopatia ischemica e precedente ictus, presentato all’ESC Congress 2026, Monaco, 27 agosto 2026. Studio congressuale; al momento non risulta disponibile una pubblicazione completa peer-reviewed.