研究人员发现，利用人工智能分析常规乳腺癌筛查的乳腺X光片，可以识别出患有冠心病、高血压或曾发生中风的女性。这一发现意味着乳腺癌筛查未来可能兼具双重用途，在早期发现乳腺癌的同时，帮助识别患有心脏病和其他心血管疾病的女性。相关研究在德国慕尼黑举行的欧洲心脏病学会年会上发布。
这项研究由以色列特拉维夫大学等机构的医生开展，共分析了29921名平均年龄54岁的女性的97364张乳腺X光片。通过对照医疗记录，研究人员发现其中16%的女性患有高血压，2.5%患有冠心病，2.5%曾发生中风。他们训练了一个机器学习模型来识别患有这些疾病的女性，结果显示，仅凭乳腺X光片，模型识别中风患者的准确率为86%，识别高血压和冠心病的准确率分别为79%和78%。研究还发现，该模型的判断不受年龄以及女性是否同时患有癌症的影响。
心脏病是全球女性死亡的首要原因，但长期以来经常被误诊，或在疾病晚期才被发现。特拉维夫大学的维安娜·科普兰博士向大会报告了研究结果。她说，尽管心血管疾病是全球女性死亡的首要原因，但一直被低估、诊断不足且治疗不足。在她们医疗中心以及世界各地常见的情况是，当女性寻求医疗帮助时，心血管疾病已经进入晚期。另一方面，许多女性即使没有因心血管症状就医，也会定期参加乳腺癌筛查。由于乳腺X光检查已广泛使用，分析乳房扫描图像以获取女性心脏健康信息，可能在不增加额外影像检查的情况下提供一种可扩展的筛查方法。乳腺X光检查还覆盖了许多处于中年的女性，而这一阶段正是识别和处理心血管风险的重要时期。
研究团队正在努力改进该人工智能模型的准确性，减少假阳性结果，同时增加其能够检测的心脏疾病种类。欧洲心脏病学会传播委员会专家成员埃莱娜·阿尔贝洛表示，这些发现“令人信服”。她说，乳腺X光检查有一天可能不仅仅是检查乳腺癌，还可能为心血管健康提供一个窗口。这很重要，因为女性的心血管疾病仍然常常被发现得太晚。现在的挑战是建立准确性和可靠性，从实验走向临床应用。英国心脏基金会荣誉顾问心脏病专家索尼娅·巴布-纳拉扬博士也对该突破表示欢迎。她说，心脏病不仅是男性也是女性最大的杀手。尽管如此，心脏病是“男性疾病”的迷思依然存在，导致女性在心脏健康方面被不成比例地忽视、误解、诊断不足、治疗不足，并且在临床研究中代表性不足。如果这项来自以色列的大规模研究所使用的方法得到进一步证实，有望为女性带来更好、更早的心血管疾病检测和预防。人工智能有一天可以让乳腺癌筛查项目具备双重目的，帮助识别心血管疾病高危女性，同时尽早发现乳腺癌。