Quando si tratta di 'questioni di cuore', il rosa in un certo senso non è un colore fortunato. Nelle donne, infatti, le malattie cardiovascolari sono sottodiagnosticate rispetto a quanto accade per gli uomini. Ma l'intelligenza artificiale potrebbe cambiare le carte in tavola e dare una mano a colmare un gender gap che mette a rischio la salute al femminile. A dimostrarlo sono gli autori di uno studio pubblicato su 'Frontiers in Physiology'. Proprio utilizzando il machine learning il team di scienziati, di base nei Paesi Bassi e negli Usa, ha costruito dei modelli più accurati per prevedere il rischio di malattie cardiache e ha scoperto che c'è necessità di criteri specifici per sesso. Un popolare sistema di punteggio utilizzato per stimare la probabilità che una persona sviluppi una malattia cardiovascolare entro i prossimi 10 anni è il Framingham Risk Score. Si basa su fattori tra cui età, sesso, livelli di colesterolo e pressione sanguigna. I ricercatori hanno utilizzato un ampio set di dati per costruire modelli di rischio cardiovascolare più accurati rispetto a questo Framingham Risk Score e hanno anche quantificato la sottodiagnosi delle donne rispetto agli uomini. "Abbiamo scoperto che i criteri neutrali rispetto al sesso non riescono a garantire una diagnosi adeguata per le donne. Se venissero utilizzati criteri specifici per sesso, questa sottodiagnosi sarebbe meno grave", spiega Skyler St. Pierre del Living Matter Lab – Stanford University. "Abbiamo anche scoperto che l'esame migliore per ottimizzare il rilevamento delle malattie cardiovascolari, sia negli uomini che nelle donne, è l'elettrocardiogramma". Anatomicamente, osservano gli esperti, i cuori femminili e maschili sono diversi. Ad esempio, quelli delle donne sono più piccoli e hanno pareti più sottili. Tuttavia, i criteri diagnostici per alcune malattie cardiache sono gli stessi per entrambi i sessi, il che significa che il cuore delle donne deve aumentare in modo sproporzionato più di quello degli uomini prima che vengano soddisfatti gli stessi criteri di rischio. "Le donne sono sottodiagnosticate rispettivamente 2 e 1,4 volte di più rispetto agli uomini per il blocco atrioventricolare di primo grado, disturbo che colpisce il battito cardiaco, e per la cardiomiopatia dilatativa, malattia del muscolo cardiaco", elenca St. Pierre. E la sottodiagnosi rosa è stata riscontrata anche per altri disturbi cardiaci.