Un algorithme d’intelligence artificielle (IA) capable d’analyser uniquement les clichés de mammographie ordinaires, combinés à l’âge de la patiente, permet de prédire le risque de maladie cardiovasculaire majeure aussi efficacement que les méthodes classiques d’évaluation du risque, selon une étude publiée dans le journal Heart. Cette approche pourrait offrir une solution de dépistage « deux pour un » pour les femmes, intégrant la santé cardiaque au moment du dépistage du cancer du sein, sans nécessiter de données médicales supplémentaires. Les maladies cardiovasculaires, souvent sous-estimées chez les femmes, restent mal prédites par les outils existants, notamment en raison de leur dépendance à des données cliniques complètes, souvent inaccessibles. Bien que certains nouveaux scores de risque soient plus précis chez les femmes, leur complexité limite leur utilisation dans les contextes de routine. Les chercheurs se sont intéressés à deux indicateurs biologiques liés à la structure mammaire : la calcification artérielle (BAC) et la densité tissulaire, déjà associées au risque cardiovasculaire. Toutefois, la BAC n’est pas corrélée à l’obésité et est même inversement liée au tabagisme, ce qui limite sa valeur prédictive isolée. Ils ont donc développé un modèle d’IA capable d’analyser l’ensemble des structures internes visibles sur les mammographies standard, en combinant ces informations avec l’âge. L’étude s’appuie sur un échantillon de 49 196 femmes âgées de 59 ans en moyenne, inscrites entre 2009 et 2020 dans le registre Lifepool en Australie-Victoria. À l’inscription, les participantes ont fourni des données sur leur âge, leur statut tabagique, leur consommation d’alcool, leur IMC, leur antécédent de diabète, ainsi que l’usage de traitements contre l’hypertension, le cholestérol ou les anticoagulants. D’autres facteurs comme la ménopause, l’histoire reproductive, la thérapie hormonale, ou des interventions chirurgicales ou radiothérapeutiques ont également été pris en compte. Au cours d’un suivi moyen de près de 9 ans, 3 392 femmes ont connu un événement cardiovasculaire majeur : maladie coronarienne (2 383 cas), infarctus (656), AVC (434) ou insuffisance cardiaque (731). L’algorithme d’IA, entraîné sur les images de mammographie et l’âge, a prédit le risque sur 10 ans avec une précision équivalente aux outils modernes comme le modèle PREDICT néo-zélandais ou le calculateur PREVENT de l’American Heart Association. L’ajout de données cliniques n’a amélioré que légèrement les performances. Les chercheurs reconnaissent des limites : les appareils de mammographie diffèrent entre eux, les données sur les facteurs de risque sont auto-déclarées, et tous les modèles d’IA dépendent strictement de leurs jeux de données d’entraînement. Toutefois, ils soulignent que leur modèle utilise une infrastructure déjà en place, sans nécessiter de nouvelles démarches pour les patientes. Dans un éditorial associé, les professeurs Gemma Figtree et Stuart Grieve de l’Université de Sydney rappellent que, contrairement à une idée reçue, les maladies cardiovasculaires tuent bien plus que le cancer du sein à l’échelle mondiale. La mammographie pourrait donc devenir un moment clé pour sensibiliser les femmes à leur risque cardiaque. Toutefois, ils mettent en garde contre les difficultés d’implémentation des nouvelles technologies, même prometteuses. Cette approche ouvre la voie à une intégration plus fluide du dépistage cardiovasculaire dans les programmes de santé féminine, en tirant parti d’un examen déjà courant.