Une étude teste l’IA sur les mammographies pour le cœur

Une mammographie réalisée pour rechercher un cancer du sein pourrait un jour être analysée pour autre chose que le tissu mammaire. Au congrès de l’ESC 2026, la Dre Viana Copeland, du centre médical Chaim Sheba et de l’université de Tel Aviv, a présenté un modèle d’apprentissage profond capable de détecter, sur les mammographies de femmes, des schémas associés à l’hypertension, la cardiopathie ischémique et l’AVC.

Cette étude rétrospective portait sur 29 921 femmes et 97 364 examens de mammographie, avec un âge médian de 54 ans. Les chercheurs ont mis les images en correspondance avec des informations cliniques issues de dossiers médicaux électroniques, d’ordonnances, d’actes médicaux et de résultats d’imagerie. L’hypertension concernait 16 % de la cohorte ; la cardiopathie ischémique et l’AVC, 2,5 % chacune.

Les performances du modèle ont été évaluées avec l’AUROC, un score qui indique dans quelle mesure un système distingue les personnes atteintes d’une affection de celles qui ne le sont pas : 0,5 correspond à une déduction aléatoire et 1,0 à une discrimination parfaite. Le modèle a atteint 0,79 pour l’hypertension, 0,78 pour la cardiopathie ischémique et 0,86 pour l’AVC. Les résultats sont restés cohérents lorsque les chercheurs ont pris en compte le statut vis-à-vis du cancer et l’âge.

L’intérêt pratique est évident. De nombreuses femmes participent au dépistage systématique du cancer du sein même lorsqu’elles n’ont pas consulté pour des symptômes cardiovasculaires, alors que les maladies cardiovasculaires restent sous-diagnostiquées et insuffisamment prises en charge chez les femmes, selon la Dre Copeland. Analyser les mêmes images à la recherche d’indices cardiovasculaires pourrait donc signaler un risque lors d’un rendez-vous déjà prévu, sans examen d’imagerie supplémentaire.

Alors, qu’est-ce qui change concrètement ? Pas la prise en charge médicale aujourd’hui : le modèle est encore expérimental, repose sur des données rétrospectives et les chercheurs travaillent à réduire à la fois les faux positifs et les faux négatifs. La prochaine étape consiste à établir sa précision et sa fiabilité dans un cadre clinique ; l’équipe prévoit également de vérifier si les mammographies peuvent révéler d’autres affections cardiovasculaires.