AI驱动的乳腺X光检查可能有助于检测女性心脏病

乳腺X光检查通常用于乳腺癌筛查，但一项新研究表明，它还可以通过人工智能（AI）来揭示隐藏的心脏病迹象。

这项研究在美国心脏病学会年度科学会议（ACC.25）上展示，发现AI可以帮助分析乳腺组织内动脉中的钙沉积，这是潜在心血管问题的一个信号。

这可能会开启一种新的方式，即不仅将乳腺X光检查用于癌症筛查，还作为心脏病的早期预警系统，尤其是在60岁以下的女性中。

乳腺X光检查是一种常规的乳腺X射线检查，建议中老年女性每1-2年进行一次。美国每年大约进行4000万次乳腺X光检查。虽然乳腺动脉钙化有时可以在这些图像中看到，但放射科医生通常不会测量或报告这种情况，大多数患者和医生也不会得知这一信息。

然而，来自埃默里大学、梅奥诊所等机构的研究人员认为这是一个错失的机会。

“我们看到了一个机会，让女性同时接受癌症和心血管疾病的筛查，”该研究的主要作者Theo Dapamede博士说。“乳腺动脉钙化是未来心脏问题的一个强烈预测指标，特别是在60岁以下的女性中。”

心脏病是美国女性的主要死因，但常常被漏诊或忽视。在已经普遍进行的检查中增加心血管疾病筛查，可以帮助在症状出现之前及早发现问题。

研究团队使用了一种深度学习AI模型来扫描乳腺X光片，寻找乳腺动脉钙化的迹象。这些钙化在X射线图像上表现为亮斑。AI然后根据成像结果和电子健康记录估计女性未来发生严重心脏问题（如心脏病发作、中风或心力衰竭）的风险。

该AI模型训练的数据集包括2013年至2020年间在埃默里医疗中心进行乳腺X光检查并至少跟踪了五年的56,000多名女性。这为系统提供了足够的真实数据以学习和提高准确性。

该模型在将女性分类为低、中或高心血管风险方面表现良好。尤其在80岁以下的女性中，其准确性尤为突出，在60岁以下的女性中最有价值——这些女性最有可能从早期生活方式改变或医学治疗中受益。

在钙沉积水平最高的女性（超过40 mm²）中，只有86.4%的人在五年后仍然存活且没有心脏相关问题。相比之下，钙沉积较少（低于10 mm²）的女性中有95.3%没有这些问题。这意味着严重钙化者死亡或发生重大事件的风险几乎是无钙化者的三倍。

研究人员相信，这种AI工具可以作为一个强大的早期警报系统——识别出需要进一步由心脏病专家评估的女性，即使她们只是来进行常规的癌症筛查。

该AI模型尚未公开使用，仍需经过额外验证并获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准才能在临床中应用。如果获得批准，该系统可以直接集成到常规乳腺X光筛查中，帮助医生自动评估心脏风险和癌症检测。

研究人员还计划探索AI是否可以通过乳腺X光片发现其他疾病的早期预警信号，如肾病或肢体循环不良。

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