Маммограммы как окно в состояние сердца

Исследование, представленное на ежегодном конгрессе Европейского общества кардиологии в Мюнхене, показывает, что рутинные маммографии, используемые для скрининга рака груди, могут также помогать выявлять заболевания сердечно‑сосудистой системы у женщин.

Врачи и учёные из Израиля проанализировали 97 364 снимка от 29 921 женщины со средним возрастом 54 года и с помощью моделей машинного обучения пытались распознать признаки сердечно‑сосудистых заболеваний на этих изображениях.

Результаты и точность алгоритма

Перекрёстная проверка с медицинскими записями показала, что среди обследованных женщин 16% имели высокое кровяное давление, 2,5% — ишемическую болезнь сердца и 2,5% — перенесли инсульт.

  • Для распознавания перенесённого инсульта алгоритм оказался правильным в 86% случаев;
  • для выявления высокого давления — в 79% случаев;
  • для распознавания ишемической болезни сердца — в 78% случаев.

Авторы отмечают, что полученные результаты были устойчивы независимо от возраста пациенток и наличия у них рака груди, что расширяет потенциальное применение метода.

Потенциал для скрининга и вопросы внедрения

По словам представителя команды из Тель‑Авивского университета, использование уже существующей инфраструктуры маммографического скрининга может позволить масштабно оценивать риск сердечно‑сосудистых заболеваний без необходимости дополнительной визуализации.

Эксперты подчёркивают, что многие женщины живут с невыявленными сердечными проблемами и обращаются за медицинской помощью уже на поздних стадиях болезни. Поэтому идея объединить скрининг рака груди и оценку сердечно‑сосудистого риска имеет важное общественное значение.

Представители Европейского общества кардиологии и кардиологи‑практики приветствуют эти результаты как многообещающие, но отмечают необходимость дальнейшей проверки точности и устойчивости подхода перед его широким клиническим внедрением.

Команда исследователей продолжит работу по улучшению точности модели, снижению числа ложных срабатываний и расширению спектра сердечных состояний, которые может выявлять алгоритм.