Алгоритм искусственного интеллекта, основанный только на обычных снимках маммографии и возрасте, может предсказать риск серьезных сердечно-сосудистых заболеваний у женщины, а также стандартные методы оценки риска, говорится в исследовании, опубликованном онлайн в журнале Heart.
А поскольку для этого используется существующая инфраструктура здравоохранения, рутинная маммография может стать экономически выгодным вариантом скрининга «два в одном» для женщин, предполагают исследователи.
Исследователи отмечают, что сердечно-сосудистые заболевания и их факторы риска у женщин недостаточно изучены и недостаточно лечатся, а алгоритмы прогнозирования риска у них недостаточно эффективны. И хотя новые показатели риска у женщин лучше, чем у мужчин, они сложны, и их точность зависит от обширных медицинских данных, которые не всегда доступны, добавляют они.
Степень отложения кальция в артериях (БАК) и плотность тканей в молочных железах были связаны с риском сердечно-сосудистых заболеваний, но БАК не связан с ожирением и негативно связан с курением, что говорит о том, что сам по себе он неэффективен, предполагают они.
Поэтому они решили выяснить, может ли автоматизированный анализ с помощью искусственного интеллекта всего спектра внутренней структуры и характеристик молочной железы на основе обычных маммографических изображений быть более точным при прогнозировании сердечно-сосудистого риска.
В исследовании приняли участие 49 196 женщин со средним возрастом 59 лет, зарегистрированных в период с 2009 по 2020 год в когортном реестре Lifepool и проживающих в штате Виктория, Австралия.
При регистрации женщины предоставили первоначальную медицинскую информацию о своем возрасте, статусе курильщика, употреблении алкоголя, весе (ИМТ), наличии в анамнезе диабета и приеме лекарств от высокого кровяного давления и/или высокого уровня холестерина, а также препаратов, разжижающих кровь.
Дополнительная информация включала состояние менопаузы, репродуктивный анамнез и использование гормональной терапии, а также факторы, потенциально влияющие на внутреннюю структуру молочной железы, такие как облучение, хирургическое вмешательство и рак.
Около 5% женщин в настоящее время курили, у 62% ИМТ превышал 25, у 6% был сахарный диабет 2 типа, 33% принимали лекарства от высокого уровня холестерина, 27% — от высокого кровяного давления, а 11% принимали препараты, разжижающие кровь.
В течение среднего периода наблюдения, составляющего почти 9 лет, у 3392 из этих женщин впервые произошло сердечно-сосудистое «событие»: ишемическая болезнь сердца (2383), сердечный приступ (656), инсульт (434) или сердечная недостаточность (731).
Исследователи разработали алгоритм искусственного интеллекта, основанный на полном наборе данных о внутренней структуре молочной железы и особенностях маммограммных изображений, а также на возрасте женщины, чтобы предсказать риск основных сердечно-сосудистых заболеваний в течение 10 лет.
Этот алгоритм искусственного интеллекта был так же хорош, как и современные оценки риска, основанные на возрасте и различных клинических факторах, включая новозеландский инструмент «ПРОГНОЗИРОВАТЬ» и калькулятор «ПРЕДОТВРАЩАТЬ» Американской ассоциации кардиологов. И он лишь немного улучшился, когда были добавлены различные клинические факторы.
Исследователи признают ряд ограничений в своих выводах, в том числе то, что разные сканеры выдают не совсем одинаковые данные; факторы сердечно-сосудистого риска, используемые для сравнения, основаны на самоотчете; и все модели глубокого обучения полностью зависят от их обучающих наборов данных.
Но они говорят: «Ключевым преимуществом разработанной нами модели маммографии является то, что она не требует дополнительного сбора анамнеза или данных медицинской карты и использует существующий процесс скрининга риска, широко используемый женщинами.
«Маммография обладает потенциалом в качестве инструмента оценки рисков «два к одному», обеспечивающего эффективность как для сообщества, так и для системы здравоохранения».
Они признают, что «использование маммографических изображений для прогнозирования сердечно-сосудистого риска является новым, но использование моделей машинного обучения для прогнозирования сердечно-сосудистого риска набирает обороты».
В редакционной статье, опубликованной по ссылке, профессор Джемма Фигтри и доктор Стюарт Грив из Сиднейского университета отмечают, что низкая эффективность традиционных алгоритмов определения факторов риска у женщин усугубляется недостаточной осведомленностью как самих женщин, так и системы здравоохранения об угрозе, которую представляют сердечные заболевания для женщин.
«Вопреки распространенному мнению, рак молочной железы является причиной лишь около 10% от общего числа смертей во всем мире по сравнению с теми, которые происходят в результате сердечно-сосудистых заболеваний», — пишут они.
«Таким образом, маммография может стать «точкой соприкосновения» для повышения осведомленности о сердечно-сосудистом риске и заболеваниях у женщин», — предполагают они.
Но они добавляют: «Одной из проблем, связанных с внедрением новых инструментов, которые обещают улучшить оценку сердечно-сосудистого риска, остается внедрение».
Дополнительная информация: Прогнозирование сердечно-сосудистых событий на основе рутинных маммографий с использованием машинного обучения, Heart (2025). DOI: 10.1136/heartjnl-2025-325705
Информация о журнале: Heart