一项新研究证明，利用人工智能技术，可以从常规的乳房X光检查中检测出可能致命的心脏病风险。
通过分析标准乳腺癌筛查X光片中乳腺动脉的钙化沉积情况，人工智能可以评估当下及未来患心脏病的风险。
该研究的领导者、美国埃默里大学的Hari Trivedi博士说：“心脏病是全球女性的头号死因，然而与男性相比，女性始终被低估诊断和低估治疗。女性为乳腺癌筛查所做的乳房X光检查，也能揭示乳腺动脉中的钙化沉积，而这与心脏病有关。”
“我们想测试人工智能能否利用这一点，在无需额外费用或不便的情况下，识别出有心血管疾病风险的女性。”
这项发表在《欧洲心脏杂志》上的研究，纳入了123,762名曾参加乳腺筛查但无已知心血管疾病的女性。
研究人员使用人工智能分析了乳腺组织动脉中钙化沉积的数量。这种“动脉钙化”被认为是动脉硬化的标志，预示着心脏病发作、中风、心力衰竭和死亡的风险更高。
女性乳腺组织中的动脉钙化量被分为重度、中度、轻度或无四个等级。
研究团队随后将这些等级与女性后续是否发展为严重心血管疾病（包括心脏病发作或中风）的信息进行了比较。
他们发现，与没有钙化的女性相比，有轻度钙化的女性患严重心血管疾病的可能性大约高出30%，而有中度钙化的女性风险则高出70%。
在重度钙化的女性中，风险高出2到3倍。
埃默里博士在解释研究结果的稳健性时表示：“即使在通常被认为是低风险组的50岁以下年轻女性中，这一点也成立，并且在考虑了糖尿病和吸烟等其他风险因素后，结果依然如此。”
他说，这是同类研究中规模最大的，并且其额外优势在于涵盖了美国医疗服务系统中多个种族的人群。
“对于女性来说，这意味着你已经在做的乳房X光检查也能提供关于你心脏健康的重要信息，促使你与医生讨论预防措施，如胆固醇检测或服药。对于临床医生来说，它提供了一种实用的方法来识别目前被遗漏的有心血管风险的女性。”
“主要步骤是将人工智能工具整合到现有的影像工作流程中，并建立通知患者和医生的明确指南，我们现在正计划进行一项临床试验来测试这些步骤。”
加州大学圣地亚哥分校的Lori Daniels教授未参与这项研究，但她对研究结果表示欢迎。
在一篇随附的社论中，她指出，欧盟50至69岁的女性中有三分之二报告在过去两年内做过乳房X光检查，而在美国，根据美国癌症协会的筛查指南，近70%的45岁及以上女性已按时进行乳房X光检查。
但与此同时，大多数人并不了解自己的心脏病风险。
Daniels教授写道：“乳腺动脉钙化有可能重塑这种不匹配，利用一个广泛采用的癌症筛查平台来识别那些可能不会主动参与预防的女性中的心血管风险。”
“无论最终采用何种报告指标，是时候将乳腺动脉钙化从观察转向实施了，利用女性已经信任的接触点，来推进对女性头号死因的预防。”
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