新德里，9月17日（PTI）研究人员开发出一种人工智能工具，仅通过分析女性的乳腺X光片和年龄即可预测其心脏病风险，无需依赖详尽的医疗史。
该AI工具在《心脏》杂志上发表的一篇论文中描述，基于澳大利亚维多利亚州超过49,000名女性的常规乳腺X光片进行训练和验证，这些数据来自医院和死亡记录。
论文作者之一、乔治全球健康研究院（The George Institute）心血管项目全球主任兼副教授克莱尔·阿诺特（Clare Arnott）强调，需要新方法来识别心血管疾病风险女性以改进筛查。
阿诺特表示：“通过利用乳腺X光片将心血管风险筛查与乳腺筛查整合——许多女性在心血管风险增加的生命阶段已参与此检查——我们可以同时识别并潜在预防两大疾病和死亡原因。”
作者写道：“仅基于乳腺X光特征和年龄的深度学习算法预测心血管风险的性能与传统心血管风险评估方程相当。”
研究人员补充说，先前研究曾关注乳腺X光片的特征，如乳腺动脉钙化——这与某些人群的心血管风险相关。
但他们表示，仅依赖该特征存在局限性，包括在预测老年女性心脏病风险时准确性较低。
阿诺特称：“我们的模型首次使用乳腺X光图像的多种特征简单结合年龄——此方法的关键优势在于无需额外采集病史或医疗记录数据，实施起来资源消耗较低，但仍高度准确。”
作者兼心脏病专家、乔治全球健康研究院研究员詹妮弗·巴克拉夫博士（Dr. Jennifer Barraclough）表示，利用女性广泛使用的现有风险筛查流程，可作为澳大利亚及全球各地不同社区女性的心血管风险预测工具。
研究人员正计划在多样化人群中测试该AI工具，并了解其实施的潜在障碍。
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