Uno stesso esame, due diagnosi possibili. La mammografia, strumento cardine della prevenzione oncologica femminile, potrebbe trasformarsi anche in una finestra sullo stato di salute del cuore. A rendere plausibile questo scenario è un nuovo algoritmo di intelligenza artificiale, sviluppato per stimare il rischio cardiovascolare partendo dalle stesse immagini utilizzate per lo screening del seno. La ricerca, presentata in ambienti accademici internazionali, apre una prospettiva che va oltre la medicina: ridisegnare il modello della sanità preventiva e incidere, nel medio periodo, anche sui conti pubblici.
Dalla mammografia al cuore: così l’IA potrebbe cambiare la prevenzione
Il principio è semplice: le immagini mammografiche possono mostrare non solo eventuali lesioni sospette di tumore, ma anche calcificazioni delle arterie, indicatori che spesso anticipano l’insorgenza di malattie cardiovascolari. L’algoritmo impara a riconoscerle, fornendo una valutazione predittiva del rischio cardiaco. In questo modo, un unico esame potrebbe restituire un duplice screening: oncologico e cardiologico.
Un potenziale cambio di paradigma
Oggi il tumore al seno rappresenta la neoplasia più frequente tra le donne, mentre le patologie cardiovascolari restano la principale causa di morte. Intercettare entrambi i rischi con un solo esame significherebbe anticipare diagnosi e trattamenti, riducendo ricoveri e complicanze. Dal punto di vista clinico, il beneficio appare evidente. Ma è sul piano organizzativo ed economico che il progetto potrebbe avere un impatto dirompente: un sistema sanitario che integra strumenti di intelligenza artificiale nelle procedure di routine potrebbe ottimizzare costi e tempi, evitando duplicazioni di indagini.
Sanità pubblica, costi e benefici
Secondo stime preliminari di ricercatori coinvolti nel progetto, l’adozione su larga scala di un algoritmo di questo tipo potrebbe ridurre sensibilmente la spesa per diagnostica aggiuntiva. Un’unica mammografia potenziata dall’intelligenza artificiale eviterebbe la necessità di ulteriori test cardiologici in una quota rilevante di pazienti. Questo significherebbe, per il Servizio sanitario nazionale, non solo risparmiare sulle prestazioni, ma anche diminuire il carico di lavoro per medici e strutture già sottoposte a forte pressione. Per le pazienti, tradurrebbe in meno visite, meno tempi di attesa, più rapidità di intervento.
Il nodo delle risorse e delle disuguaglianze
L’introduzione di tecnologie di questo tipo comporta però costi iniziali elevati: formazione del personale, aggiornamento delle apparecchiature, implementazione di software certificati e sicuri. Un investimento che non tutti i sistemi sanitari europei sono pronti a sostenere, specie in una fase in cui i bilanci pubblici sono sottoposti a vincoli stringenti. Il rischio è che la prevenzione “potenziata” diventi accessibile solo in alcuni centri o in Paesi più ricchi, aumentando le disuguaglianze territoriali e sociali.
Il ruolo del sistema bancario e assicurativo
La riflessione non riguarda solo la spesa pubblica. Il settore assicurativo guarda con interesse a queste innovazioni: algoritmi predittivi possono ridurre l’incidenza dei sinistri sanitari e dei rimborsi legati a malattie gravi. Per le compagnie, si aprono scenari di minore rischio e di prodotti assicurativi personalizzati. Sul fronte bancario, le partnership con il settore health tech potrebbero rafforzare il ruolo di sostegno agli investimenti in infrastrutture digitali e ospedaliere, un capitolo ormai strategico per la finanza sostenibile.
L’Europa e la governance dell’IA sanitaria
Un altro tema cruciale riguarda la governance. L’Unione europea, con il regolamento sull’intelligenza artificiale approvato di recente, prevede regole stringenti per gli algoritmi ad alto rischio, categoria nella quale rientrano quelli medici. Sarà quindi necessario un processo di certificazione rigoroso, con costi aggiuntivi per i produttori, ma garanzie indispensabili per la sicurezza delle pazienti. Se da un lato questo rallenta l’adozione immediata, dall’altro rappresenta un investimento di fiducia per la sostenibilità a lungo termine.
Il futuro della prevenzione
La sperimentazione della mammografia “doppio uso” rappresenta un esempio concreto di come l’intelligenza artificiale possa trasformare la medicina in senso predittivo, integrando più diagnosi in un unico momento. Per l’Italia, Paese che spende ogni anno oltre 115 miliardi in sanità e si trova a fronteggiare l’invecchiamento della popolazione, significa interrogarsi su come destinare le risorse future: continuare a rincorrere le emergenze o investire in strumenti che riducono la pressione prima che la malattia esploda.
Il caso dell’algoritmo che legge il cuore dentro una mammografia è più di una curiosità scientifica. È un test per la capacità dei sistemi sanitari, e dei governi che li finanziano, di scegliere la prevenzione come leva di efficienza economica e di giustizia sociale. Anche un caffè al bar, per paradosso, costa meno al sistema quando la diagnosi arriva in tempo.