Die KI -Technologie in Mammographien könnte eine Herzerkrankung bei Frauen vorhersagen
Mammogramme können mit Hilfe von KI -Modellen für künstliche Intelligenz (AI) viel mehr als Krebs aufweisen, so eine Studie, die am jährlichen wissenschaftlichen Sitzung der American College of Cardiology vorgestellt wurde (ACC.25). Die Ergebnisse zeigen, wie diese wichtigen Krebs -Screening -Tools auch verwendet werden können, um die Menge des Kalziumaufbaus in den Arterien innerhalb von Brustgewebe zu bewerten – ein Indikator für die kardiovaskuläre Gesundheit.
Die US-Zentren für die Kontrolle und Prävention der Krankheit empfehlen, dass Frauen mittleren Alters und älteren Frauen alle ein oder zwei Jahre eine Mammographie-eine Röntgenbrust der Brust-nach Brustkrebs erhalten. Jedes Jahr werden in den USA etwa 40 Millionen Mammogramme durchgeführt. Während der resultierenden Bilder die Verkalkung der Brustarterien zu sehen ist, quantifizieren oder melden Radiologen diese Informationen nicht typischerweise an Frauen oder ihre Kliniker. Die neue Studie, in der eine KI -Bildanalyse -Technik verwendet wurde, die zuvor nicht bei Mammogrammen verwendet wurde, zeigt, wie KI dazu beitragen kann, diese Lücke zu schließen, indem sie automatisch Brustarterienverkalkung analysiert und die Ergebnisse in einen kardiovaskulären Risiko -Score übertragen.
Wir sehen eine Gelegenheit für Frauen, auf Krebs zu senken und außerdem einen kardiovaskulären Bildschirm von ihren Mammographien zu erhalten. Unsere Studie zeigte, dass die Brust -Arterien -Verkalkung ein guter Prädiktor für Herz -Kreislauf -Erkrankungen ist, insbesondere bei Patienten, die unter 60 Jahren unter 60 Jahren sind. Wenn wir diese Patienten frühzeitig überprüfen und identifizieren können, können wir sie an einen Kardiologen zur weiteren Risikobewertung weiterleiten. „
Theo Dapamede, MD, PhD, Postdoktorand an der Emory University in Atlanta und Study Lead Autor
Herzerkrankungen sind die häufigste Todesursache in den Vereinigten Staaten, bleibt jedoch bei Frauen unterdiagnostiziert, und es gibt auch ein Bewusstsein. Forscher sagten, dass die Verwendung von AI-fähigen Mammogramm-Screening-Tools dazu beitragen könnte, mehr Frauen mit frühen Anzeichen von Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu identifizieren, indem sie die Screening-Tests, die viele Frauen routinemäßig erhalten, besser ausnutzen.
Ein Anbau von Kalzium in Blutgefäßen ist ein Zeichen für Herz-Kreislauf-Schäden, die mit Herzerkrankungen oder Altern im Frühstadium verbunden sind. Frühere Studien haben gezeigt, dass Frauen mit Kalziumanbau in den Arterien einem 51% höheren Risiko für Herzerkrankungen und Schlaganfälle ausgesetzt sind.
Um das für diese Studie verwendete Screening-Tool zu entwickeln, schulten die Forscher ein Tief-Learning-KI-Modell zum Segment verkalkter Gefäße in Mammogrammbildern-das als helle Pixel für Röntgenstrahlen erscheinen und das zukünftige Risiko von kardiovaskulären Ereignissen basierend auf Daten aus den Daten der elektronischen Gesundheitsrekorde berechnen. Der Segmentierungsansatz trennt dieses Modell von früheren KI -Modellen, die zur Analyse der Analyse der Brustarterienkalkifikationen entwickelt wurden. Die Forscher sagten, das Modell sei auch durch die Verwendung eines großen Datensatzes für Schulungen und Tests gestärkt, das Bilder und Gesundheitsakten von über 56.000 Patienten enthielt, die zwischen 2013 und 2020 ein Mammogramm bei Emory Healthcare hatten und mindestens fünf Jahre lang elektronische Gesundheitsakten für elektronische Gesundheitsdaten hatten.
„Fortschritte in Deep Learning und KI haben es viel praktikabler gemacht, mehr Informationen von Bildern zu extrahieren und zu verwenden, um opportunistisches Screening zu informieren“, sagte Dapamede.
Die Gesamtbefunde zeigten, dass das neue Modell eine gute Leistung bei der Charakterisierung des kardiovaskulären Risikos der Patienten als niedrig, mittelschwer oder schwerwiegend auf Mammogrammbildern als niedrig, mittelschwer oder schwerwiegend abgebildet hat. After calculating the risk of dying from any cause or suffering an acute heart attack, stroke or heart failure at two years and five years, the model showed that the rate of these serious cardiovascular events increased with breast arterial calcification level in two of the three age categories assessed—women younger than age 60 and age 60-80, but not in those over age 80. This makes the tool particularly well suited for providing early warning of heart disease risk in younger women, who can benefit more from early Interventionen, sagten Forscher.
Die Ergebnisse zeigten auch, dass Frauen mit dem höchsten Ausmaß an Brustarterienverkalkung (über 40 mm2) eine signifikant niedrigere Fünfjahresrate an ereignisfreiem Überleben aufwiesen als diejenigen mit niedrigster Ebene (unter 10 mm2). Beispielsweise überlebten 86,4% derjenigen mit der höchsten Brustarterienverkalkung fünf Jahre, verglichen mit 95,3% derjenigen mit dem niedrigsten Kalzifizierungsniveau. Dies führt zu etwa dem 2,8 -fachen des Todesrisikos innerhalb von fünf Jahren bei Patienten mit schwerer Brustarterienverkalkung im Vergleich zu Patienten mit wenig bis gar keiner Brust -Arterienverkalkung.
Das KI -Modell wurde als Zusammenarbeit zwischen Emory Healthcare und Mayo Clinic entwickelt und ist derzeit nicht zur Verfügung. Wenn es die externe Validierung übergeht und die Genehmigung durch die US-amerikanische Food and Drug Administration erhält, sagte Forscher, dass das Tool für andere Gesundheitssysteme im Handel erhältlich sein könnte, um in die routinemäßige Mammogrammverarbeitung und die Nachsorge zu integrieren. Die Forscher planen auch zu untersuchen, wie ähnliche KI -Modelle zur Beurteilung von Biomarkern für andere Erkrankungen wie periphere Arterienerkrankungen und Nierenerkrankungen verwendet werden könnten, die aus Mammographien extrahiert werden könnten.
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