人工智能通过扫描乳腺X光片可预测女性心脏病发作或中风风险AI can predict heart attack or stroke in women by scanning this | Wellness | guampdn.com

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.guampdn.com澳大利亚 - 英语2025-09-17 21:28:42 - 阅读时长3分钟 - 1163字
最新研究揭示,人工智能可通过分析乳腺X光片准确预测女性心血管疾病风险,由乔治全球健康研究院开发的新型机器学习模型仅需乳腺影像特征和年龄数据,即可实现与传统风险评估工具相当的预测精度,该技术有望整合乳腺癌与心血管疾病的"一举两得"筛查体系,解决女性心血管症状常被忽视的问题,尤其为农村地区提供资源高效的筛查方案,每年或可预防全球约九百万女性因心血管疾病导致的死亡。
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人工智能通过扫描乳腺X光片可预测女性心脏病发作或中风风险

人工智能可通过扫描乳腺X光片"准确"预测女性心脏病发作或中风风险,新研究显示。科学家表示,利用这项尖端技术的"一举两得"筛查项目,可帮助在全球范围内检测女性两大主要死因——心脏病和乳腺癌。

发表在《心脏》杂志上的研究表明,由乔治全球健康研究院(The George Institute for Global Health)开发的一种新型机器学习模型,可通过分析乳腺X光片成功预测女性患心脏病的风险。

该模型由澳大利亚新南威尔士大学和悉尼大学合作开发,是首个仅基于乳腺X光特征和年龄来预测主要心脏事件的深度学习算法,其准确性可与传统的心血管风险计算器相媲美。

乔治研究院的克莱尔·阿诺特(Clare Arnott)副教授表示,鉴于许多女性在社区中无法获得或未被提供筛查,亟需新方法识别心血管疾病(CVD)高风险女性。

国家癌症研究所

由Talker提供

她指出:"人们普遍误以为心血管疾病主要影响男性,这导致女性病情常被低估和治疗不足。通过将心血管风险筛查与乳腺筛查相结合——利用乳腺X光片这一许多女性在心血管风险上升阶段已常规参与的检查——我们能同时识别并预防两大主要疾病和死亡原因。"

该模型使用澳大利亚维多利亚州大都市及农村地区49,000多名女性的常规乳腺X光片设计验证,并与个人医院记录及死亡数据关联。

贾尔·拉扎罗

由Talker提供

研究人员将该模型与基于血压、胆固醇等传统心血管风险因素的评估工具进行对比。阿诺特表示:"我们发现该模型无需大量临床数据即可达到同等预测效果。"

她补充道,先前研究多聚焦于乳腺动脉钙化(BAC)等特定影像特征,虽在部分人群中与心血管风险相关,但仅依赖BAC存在局限——例如对老年女性预测准确性较低。阿诺特强调:"我们的模型首次整合乳腺影像的多元特征与年龄数据,优势在于无需额外采集病史或医疗记录,实施资源消耗更低却保持高精度。"

目前心血管疾病是全球女性首要死因,年致死约九百万人,占女性总死亡数的三分之一。多项研究证实,女性心血管症状和风险因素常"被忽视",导致其诊断测试、专科转诊及处方率显著低于男性。而乳腺X光筛查项目已在部分国家高效覆盖女性群体,英美参与率超67%。

乔治研究院的詹妮弗·巴雷克洛夫(Jennifer Barraclough)博士指出,利用女性已广泛参与的现有筛查流程,该模型有望成为全球各地女性的心血管风险预测工具。她表示:"我们期待这项技术未来为农村地区提供更广泛、公平的筛查机会,许多女性现已免费受益于移动乳腺X光检查车。我们已验证该创新工具的潜力,下一步将在多样化人群中测试模型并解决实施障碍。"

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