AI 驱动的乳房 X 光检查可能有助于检测女性心脏病

快速阅读: 据《Knowridge 科学报告》称，研究显示，AI可通过分析乳腺X光片中的动脉钙化迹象，预测女性心脏病风险，尤其对60岁以下女性意义重大。此方法若获FDA批准，有望成为早期预警工具，助力同步筛查癌症与心脏病。

**乳腺X光检查或能揭示心脏病征兆**

乳腺X光检查最广为人知的作用是筛查乳腺癌，但一项新研究显示，借助人工智能（AI），它或许还能揭示隐藏的心脏病征兆。这项在美国内科医师学会年会（ACC.25）上展示的研究发现，AI能够帮助分析乳腺组织中动脉内的钙化积聚情况，这是潜在心脏病发作的重要预测因素。这可能为使用乳腺X光检查不仅用于癌症筛查，还作为心脏病早期预警系统打开了一扇门，尤其是在60岁以下的女性中。

乳腺X光检查是一种常规乳腺X光检查，建议中老年女性每1至2年进行一次。在美国每年约有4000万次此类检查。虽然有时可以在这些影像中看到乳腺动脉钙化，但放射科医生通常不会测量或报告这一现象，大多数患者和医生也从未听说过。

“我们看到一个机会，可以让女性在同一时间接受癌症和心血管疾病的筛查，”该研究的主要作者西奥·达帕梅德博士说道，“乳腺动脉钙化是未来心脏病发作的重要预测因素，尤其是在60岁以下的女性中。”

心脏病是美国女性的头号死因，但它常常未被诊断或被忽视。将心血管筛查纳入已有的常见检查中可以帮助更早地发现问题——在症状出现之前。研究团队基于2013年至2020年间在埃默里医疗保健中心对超过56,000名女性进行乳腺X光检查并跟踪至少五年的大型数据集，使用深度学习AI模型扫描乳腺X光片以寻找乳腺动脉钙化的迹象。这些钙化在X光片上表现为亮点。

然后，AI根据其成像和电子健康记录来估计女性未来发生严重心脏问题（如心肌梗死、中风或心力衰竭）的风险。该模型在将女性分为低、中、高心血管风险类别方面表现良好，尤其对于80岁以下的女性特别准确，在60岁以下的女性中价值最大——这些人最有可能从早期生活方式改变或医疗治疗中受益。

在钙化程度最高的女性（超过40平方毫米）中，五年后仍有86.4%的人存活且未出现心脏相关问题。相比之下，钙化程度较低或没有钙化的女性（低于10平方毫米）中有95.3%没有此类问题。这意味着严重钙化组的死亡率或主要事件发生率比低钙化组高出近三倍。

研究人员相信，这项AI工具可作为强大的早期预警系统，识别需要进一步评估的心脏病医生的女性，即使她们只是因为常规癌症筛查而就诊。该AI工具尚未可供公众使用。它必须经过更多的验证，并获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准才能在诊所中采用。如果获批，该系统可直接集成到常规乳腺X光检查中，帮助医生自动评估心脏风险与癌症检测同步进行。

研究人员还计划探索AI是否能利用乳腺X光检查来发现其他疾病（如肾病或四肢循环不良）的早期预警信号。

**审查与分析**

这项研究强调了女性健康领域的一个重大机遇：以更聪明的方式使用现有工具。由于每年都有数百万次乳腺X光检查进行，而且大多数40岁以上的女性已经定期接受筛查，这项测试提供了一个内置的机会来检查心脏病的早期迹象——往往在症状开始之前。

乳腺动脉钙化并不是新的，但直到现在，它还没有被系统地用来指导护理。通过使用AI来识别和测量它，医生可能会更早地识别出高危女性，并可能防止将来发生心脏病发作或中风。最令人鼓舞的是该模型在60岁以下年轻女性中的实用性，这个群体在心脏病筛查中经常被忽视。这些女性在更严重的损害发生之前可以从生活方式的改变或医疗治疗中受益匪浅。

尽管仍需更多研究和批准，但这项研究表明技术——尤其是AI——如何能够将日常医学图像转化为超出其原始用途的强大健康预测指标。这是迈向更高效、预防性和个性化女性护理的重要一步。

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(以上内容均由Ai生成)