借助人工智能（AI），常规筛查乳腺X光检查或可识别心血管风险较高的女性，一项回顾性队列研究指出。
研究显示，影像中AI计算的乳腺动脉钙化（BAC）程度越高，内部和外部验证队列中主要不良心血管事件（MACE）风险越显著。例如，在年龄较大、风险较高的外部验证队列中，中位随访7年期间，BAC程度进展的女性MACE风险如下：
- 轻度BAC（>0-10 mm²）：校正风险比1.28（95%置信区间1.17-1.39）
- 中度BAC（>10-25 mm²）：校正风险比1.79（95%置信区间1.55-2.06）
- 重度BAC（>25 mm²）：校正风险比2.80（95%置信区间2.36-3.32）
亚特兰大埃默里大学的哈里·特里维迪医学博士及其同事在《欧洲心脏杂志》撰文指出："本研究表明，在常规筛查乳腺X光片上通过AI自动量化BAC，是预测大型多族裔人群心血管不良事件的强力独立指标。"他们总结道："该方法可在常规乳腺筛查过程中提供机会性心血管风险评估，无需额外辐射暴露，从而指导女性更早采取有效预防措施。"
特里维迪团队报告称，BAC每增加1 mm²，MACE风险额外显著升高2%-3%。该发现适用于所有年龄段（包括50岁以下女性），且独立于传统风险因素及新近推广的通用心血管风险分层工具PREVENT风险评分。作者解释道："需明确BAC量化并非取代PREVENT等综合风险模型，而是作为强力机会性标识工具，帮助识别可能被忽视的高危患者，促使其初级保健医师开展正式心血管风险评估。"
特里维迪在新闻稿中表示："对女性而言，您已接受的乳腺X光检查还能提供重要心脏健康信息——这将促使您与医生讨论胆固醇检测或药物等预防措施；对临床医生而言，它提供了识别当前被遗漏的心血管风险女性的实用方法。"
该机会性筛查颇具价值，因为作为美国首要死因的心血管疾病（CVD）在女性中长期存在诊断不足和治疗不足问题。40岁以上女性通过乳腺X光检查早期发现乳腺癌的比例已接近70%。
加州大学圣地亚哥分校的洛里·丹尼尔斯医学博士在同期配发的社论中建议："实践中，乳腺X光检查发现BAC应同步触发心血管风险因素优化和心力衰竭预防措施。"她特别强调BAC与心力衰竭的关联："需注意BAC不仅是冠状动脉钙化的替代指标——两者病理存在差异：BAC主要发生于动脉中膜，反映血管老化和动脉硬化。"
她补充道："这一区别具有临床意义，因为这些共病与心室硬化及最终发生的心力衰竭（尤其是射血分数保留型心力衰竭）密切相关。"
该回顾性研究纳入两家医疗系统接受筛查乳腺X光检查的女性：埃默里医疗系统内部验证队列（n=74,124；平均年龄55.5岁）和梅奥诊所外部验证队列（n=49,638；平均年龄59.5岁）。MACE事件（含急性心肌梗死、中风、心力衰竭及全因死亡）及PREVENT风险变量均从电子健康记录提取。BAC分析涵盖双乳，但每位患者仅取检测到BAC较高的单侧作为最终结果。研究参与者中BAC检出率分别为16.1%（内部队列）和20.6%（外部队列）。
作者指出："本研究旨在验证BAC量化在不同人群中的预后价值，而非构建单一综合风险模型进行外部验证。我们的目标是证明BAC作为独立预测因子的附加价值，即使在基线风险不同的人群中亦然。"他们补充道："通用风险模型的开发难点在于现有动脉粥样硬化性心血管疾病及PREVENT风险计算器难以推广至特定人群。"
值得注意的是，尽管研究种族构成较多元，但亚裔、西班牙裔和美洲原住民样本仍显不足。特里维迪团队谨慎表示，风险因素缺失数据较多，难以精确评估AI-BAC方法对风险分层的增量价值。但丹尼尔斯指出，BAC与心血管事件关联的研究证据正持续积累。
她写道："本研究的关键贡献在于提出实用直观的报告指标：以面积（mm²）量化BAC，其理念类似于乳腺X光检查的标准化'阿加斯顿样'构架。这不仅是形式优化——物理单位有望加速厂商间标准化，促进可重复阈值建立，并简化实施流程。"
她总结道："无论最终采用何种报告指标，是时候将BAC从观察阶段推进至实施阶段，借助女性已信任的医疗触点，为解决女性首要死因问题推进预防工作。"
本研究获美国国立卫生研究院资助。研究作者声明无利益冲突。丹尼尔斯披露曾接受雅培、CureMetrix、QuidelOrtho、罗氏诊断和西门子的咨询费，以及罗氏诊断的研究资助，并曾担任QuidelOrtho和东曹的临床终点裁决委员会成员。
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