一项研究表明，人工智能技术有望为女性提供"一举两得"的乳腺癌与心脏问题联合筛查服务。该技术经训练可分析乳房X光检查图像，既能检测肿瘤，又能评估心脏病发作和中风的潜在风险。
试验证实，这种双重筛查流程的表现与单项独立筛查相当，表明其可能成为检查这两种疾病的"成本效益显著"方式。在英国，50至71岁注册全科医生的女性会自动每三年收到一次乳房X光检查邀请。每次检查会对每侧乳房拍摄两幅X光片以排查癌症迹象。
澳大利亚研究人员基于维多利亚生命池队列登记处（Victoria Lifepool cohort registry）——该国乳腺癌研究倡议项目——49196名女性的影像数据开发了AI算法。研究对象平均年龄59岁，三分之一服用降胆固醇药物，27%服用高血压药物。该技术旨在预测心脏病发作和中风等重大心血管疾病风险。
研究人员表示："许多女性在中年接受乳腺筛查时，心血管疾病风险正在上升。乳房X光特征（如乳腺动脉钙化和组织密度）与心血管风险相关。我们开发并测试了一种基于常规乳房X光图像的深度学习算法，用于预测心血管风险。该乳房检查模型的关键优势在于无需额外采集病史或医疗记录数据。"
在平均近九年的跟踪期内，2383名女性发生心脏病发作，731名出现心力衰竭，656名发生中风。发表在《心脏》期刊上的研究发现，该算法的表现与使用年龄和临床变量评估心脏风险的其他传统计算器相当。
研究人员补充道："利用常规乳房X光片和年龄的深度学习算法，作为心血管风险预测工具展现出应用前景。乳房X光检查可能提供一种经济高效的'一举两得'机会，在筛查乳腺癌的同时评估女性心血管风险，从而扩大心血管风险筛查覆盖面。"科学家们坦言："利用乳房X光图像预测心血管风险虽属创新，但借助机器学习模型进行心血管风险预测正日益受到重视。"
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