Новое исследование показало, что алгоритмы машинного обучения могут выявлять признаки сердечно-сосудистых заболеваний у женщин при анализе рутинных маммограмм, которые традиционно используются для скрининга рака груди. Это открывает перспективу использования одной и той же процедуры для одновременного поиска онкологических и кардиологических рисков.

Что показало исследование

Исследователи из Израиля изучили почти 97 364 маммограмм у 29 921 женщин со средним возрастом 54 года и сопоставили изображения с медицинскими записями. По данным работы, 16% женщин имели диагноз высокого кровяного давления, около 2,5% — ишемическую болезнь сердца и 2,5% — перенесенный инсульт.

Обученная модель искусственного интеллекта показала высокую точность в распознавании перенесенного инсульта по самому снимку: по данным исследования, модель правильно идентифицировала случаи инсульта в 86% случаев. Для высокого артериального давления и ишемической болезни сердца показатели разделения между больными и здоровыми составили примерно 79% и 78% соответственно.

Почему это важно

Авторы отмечают, что сердечно-сосудистые заболевания у женщин часто недодиагностируются и выявляются на поздних стадиях. В то же время миллионы женщин регулярно проходят маммографию в рамках программ скрининга рака груди, и анализ этих снимков на предмет сердечных рисков может стать масштабируемым и экономичным подходом, не требующим дополнительной визуализации.

Эксперты также указали, что результаты были устойчивыми независимо от возраста и наличия рака у женщины, что повышает практическую значимость метода для популяционного скрининга.

Возможные преимущества и ограничения

Развёртывание такой технологии в клинической практике потребует дальнейшей доработки и валидации моделей. Команда исследователей работает над повышением точности, снижением числа ложных результатов и расширением спектра сердечных состояний, которые модель способна обнаруживать.

Ниже перечислены ключевые потенциальные выгоды и вызовы данного направления:

  • Выгоды: использование уже существующих снимков, широкое охватное скрининговое тестирование, раннее выявление риска ССЗ у женщин.
  • Вызовы: необходимость подтверждения точности и надёжности, снижение ложноположительных и ложноотрицательных результатов, интеграция в клинические алгоритмы и маршруты последующего обследования.

Специалисты Европейского общества кардиологии и другие кардиологи, прокомментировавшие исследование, назвали полученные данные убедительными и отметили, что при дополнительной проверке метод может позволить превратить маммографию в инструмент двойного назначения — для ранней диагностики как рака груди, так и опасных сердечных состояний.

Дальнейшие шаги включают масштабные валидационные исследования, уточнение рабочих характеристик алгоритмов и разработку клинических рекомендаций по использованию таких моделей в рутинной практике скрининга.