每年，数百万女性接受乳房X光检查以筛查乳腺癌早期迹象。乳房X光检查是一种简单的乳腺X光成像，医生用它观察乳腺组织中可能为癌症的异常变化。仅在美国，每年就进行约4000万次乳房X光检查。这些检查是女性健康的重要组成部分，因为它们通过早期发现癌症拯救生命。
但新研究表明，乳房X光检查的作用可能不止于发现癌症。借助人工智能（AI），它还可能帮助识别心脏病风险较高的女性。这项在美国心脏病学会年会科学会议上公布的研究发现，乳房X光检查能揭示乳腺组织动脉中的钙质堆积。这种被称为钙化的现象，是血管可能受损的信号。
当动脉因钙质堆积而变硬变窄时，血液流动会受阻，可能导致心脏病发作、中风或心力衰竭等严重心脏问题。动脉钙化与心脏病的关联早已被证实，但过去医生在审阅乳房X光片时并未关注这些发现。尽管放射科医生有时能在影像中观察到这些微小钙沉积，但通常不进行测量或报告，其主要目标始终是筛查乳腺癌迹象。新研究利用强大的AI模型仔细分析乳房X光影像，识别动脉内的钙化区域。
该AI系统经过训练，可检测X光影像中的亮斑（指示钙质存在），随后计算钙质总量并生成评分，用于预测女性未来患心脏病的风险。研究由亚特兰大埃默里大学的研究员德奥·达帕梅德博士领导。他解释道，这一发现能让女性通过一次简单测试获得两项重要健康评估：在筛查乳腺癌的同时，也能筛查心脏病风险。这一点尤为重要，因为心脏病是美国女性的头号死因，却常被低估且讨论不足。
为开发和测试该AI模型，研究人员调用了埃默里医疗系统2013至2020年间5.6万余名女性患者的庞大乳房X光影像库及医疗记录。这些女性被跟踪至少五年，使研究者得以观察后续发展严重心脏问题（如心脏病发作、中风或心力衰竭）的情况。长期跟踪帮助他们验证了AI工具预测未来健康风险的准确性。
结果明确且令人警醒：乳腺动脉钙化程度较高的女性，五年内出现严重心脏问题或死亡的可能性显著更高。事实上，钙化程度最高的女性死亡风险几乎是钙化极少或无钙化女性的三倍。例如，在严重钙化群体中，每100名女性约有86人能存活五年以上，而低钙化群体中这一数字超过95人。这种差异凸显了乳房X光片上这一隐性信号的强大预测价值。
研究还发现，钙化与心脏病风险的关联在60岁以下及60至80岁女性中最为显著，但在80岁以上女性中未观察到此模式。这意味着该工具可能特别适用于识别能从早期治疗和生活方式调整中获益最多的年轻及中年女性。
目前，该AI工具尚未在医院或诊所投入使用，仍需在其他医疗系统中测试并获得美国食品药品监督管理局批准。但若通过这些步骤，未来或可纳入常规乳房X光分析流程。医生随后可利用结果将高风险女性转诊至心脏专科进行进一步检测和早期干预。研究团队还计划探索类似AI方法是否能检测其他疾病迹象，如肾病或腿部血管问题。
综上所述，这项研究展示了现有医疗工具如何以更智能的方式应用。许多女性已常规接受的检查，未来或能提供挽救生命的心脏健康信息，且无需额外预约、费用或不适。它突显了人工智能在医学领域的日益强大影响力。尽管仍需更多研究和安全验证，但该研究为女性心脏病更早、更准、更便捷的检测带来希望。
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