L’analyse des mammographies par intelligence artificielle (IA) pourrait servir à dépister diverses maladies cardiovasculaires (ECV) courantes, selon une étude menée au Centre Médical Chaim Sheba de l’Université de Tel Aviv, à Ramat Gan, Israël, présentée lors du Congrès ESC 2026 (Munich, Allemagne).
Viana Copeland, docteure du Centre Médical Chaim Sheba de l’Université de Tel Aviv, souligne qu’il est nécessaire de progresser vers de nouvelles méthodes de détection des maladies cardiovasculaires (ECV) chez les femmes.
« Bien que ce soit la principale cause de mortalité chez les femmes dans le monde, les ECV sont sous-diagnostiquées et mal traitées. Une constatation fréquente dans notre centre médical, et dans le monde entier, est que lorsque les femmes cherchent des soins, leur ECV est déjà avancée », explique-t-elle.
Par ailleurs, elle rappelle que « de nombreuses femmes subissent des dépistages mammaires de routine, même si elles ne présentent pas de symptômes cardiovasculaires. Nous avons étudié si l’IA pourrait aider la mammographie à remplir une fonction supplémentaire dans ce groupe : la détection précoce des ECV, ce qui permettrait de mettre en place des stratégies préventives ».
Cette étude de cohorte rétrospective a inclus des données de 29 921 femmes ayant subi 97 364 mammographies. La cohorte avait une moyenne d’âge de 54 ans.
Des informations cliniques sur la présence de trois maladies cardiovasculaires courantes (hypertension artérielle, cardiopathie ischémique ou maladie coronarienne et accident vasculaire cérébral) ont été extraites de diverses sources, telles que les dossiers médicaux électroniques, les ordonnances et les résultats des procédures et des examens d’imagerie. La prévalence était de 16 % pour l’hypertension, de 2,5 % pour la cardiopathie ischémique et de 2,5 % pour l’accident vasculaire cérébral.
Un modèle d’apprentissage profond a été entraîné pour repérer des caractéristiques sur les mammographies de femmes atteintes d’hypertension, de cardiopathie ischémique ou d’AVC. La capacité du modèle à distinguer les femmes atteintes de chaque affection de celles qui n’en souffrent pas a été évaluée par l’aire sous la courbe ROC (AUROC), dont les valeurs varient entre 0,5 (détection au hasard) et 1,0 (discrimination parfaite).
Le modèle initial a affiché de bonnes performances, avec des valeurs AUROC de 0,79 pour l’hypertension, 0,78 pour la cardiopathie ischémique et 0,86 pour l’accident vasculaire cérébral. Les résultats se sont révélés constants en prenant en compte le statut de cancer et l’âge.
La docteure Copeland déclare : « Étant donné que la mammographie est déjà largement utilisée, analyser les mêmes images pour obtenir des informations cardiovasculaires pourrait proposer une approche évolutive sans nécessiter d’examens d’imagerie supplémentaires. De plus, la mammographie touche de nombreuses femmes d’âge moyen, une période clé pour reconnaître et traiter le risque cardiovasculaire. »
Les chercheurs travaillent maintenant à améliorer la précision du modèle et à réduire les faux positifs comme les faux négatifs. Ils prévoient également d’étudier si les mammographies pourraient aider à identifier d’autres affections cardiovasculaires.
