一项新研究表明，利用人工智能（AI）分析乳房X光检查，可以预测女性患严重心脏病的风险，包括心脏病发作、中风和心力衰竭。AI能够检测乳腺动脉中的钙化沉积，这与心血管疾病风险相关。研究人员表示，这一技术有助于识别那些患有未确诊或未得到充分治疗的心脏病的女性——因为女性相比男性，往往更少被诊断和治疗。
为何重要
心脏病是全球女性的头号死因，但与男性相比，女性始终被低估诊断和治疗不足。将人工智能驱动的心脏病风险评估整合到常规乳房X光检查中，有助于解决这一不平等问题，通过识别出原本可能不会接受预防护理的高风险女性。
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该研究分析了123,762名无已知心血管疾病女性的乳房X光片。利用AI，研究人员将女性乳腺动脉中的钙化量分为严重、中度、轻度或无。结果发现：与无钙化的女性相比，轻度钙化者患严重心脏病的风险增加30%，中度钙化者风险增加超过70%，重度钙化者风险增加2至3倍。即使对于通常被视为低风险的50岁以下女性，这一关联依然成立。
- 该研究于2026年3月9日发表在《欧洲心脏杂志》上。
关键人物
Hari Trivedi：来自亚特兰大埃默里大学的研究员，领导了这项研究。
Lori B. Daniels：加州大学圣地亚哥分校教授，为该研究撰写了配套社论。
各方观点
“心脏病是全球女性的头号死因，但与男性相比，女性始终被低估诊断和治疗不足。”——Hari Trivedi，埃默里大学研究员
“乳腺动脉钙化（BAC）有潜力扭转这种不匹配，通过利用一项广泛采用的癌症筛查平台，识别出那些可能不会主动参与预防的女性心血管风险。”——Lori B. Daniels，加州大学圣地亚哥分校教授
未来计划
研究人员正计划开展一项临床试验，测试将该AI工具整合到现有乳房X光检查项目中，并制定指南，通知患者和医生在扫描中发现的这一心血管风险。
要点总结
这项研究表明，对常规乳房X光检查进行人工智能分析，有助于解决心脏病诊断和治疗中的性别差距，识别出那些可能不会接受预防护理却处于高心血管事件风险的女性。
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