Mammografia od dawna jest kluczowym narzędziem w profilaktyce raka piersi, ale nowe badania pokazują, że może ona dostarczać znacznie więcej informacji o zdrowiu kobiet. Podczas dorocznej sesji naukowej Amerykańskiego Kolegium Kardiologii (ACC.25) zaprezentowano wyniki badań wskazujące, że przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) można ocenić stopień zwapnienia tętnic w tkance piersiowej. To odkrycie może okazać się przełomowe w diagnozowaniu chorób układu krążenia.
Centrum Kontroli i Prewencji Chorób (CDC) w Stanach Zjednoczonych zaleca, aby kobiety w średnim i starszym wieku regularnie poddawały się mammografii, zazwyczaj co jeden lub dwa lata. Każdego roku wykonuje się około 40 milionów takich badań. Na uzyskanych zdjęciach mogą być widoczne zwapnienia tętnic piersiowych, jednak radiolodzy zazwyczaj nie oceniają ich ilości ani nie raportują tego pacjentkom. Najnowsze badania wykazały, że zastosowanie sztucznej inteligencji pozwoliłoby na automatyczną analizę obrazów i przekształcenie wyników w wskaźnik ryzyka chorób sercowo-naczyniowych.
„Dostrzegamy szansę, aby kobiety mogły nie tylko badać się pod kątem nowotworów, ale jednocześnie uzyskać ocenę ryzyka chorób serca na podstawie mammografii. Nasze badanie wykazało, że zwapnienie tętnic piersiowych jest dobrym predyktorem chorób sercowo-naczyniowych, szczególnie u kobiet poniżej 60. roku życia. Wczesne wykrycie ryzyka pozwala na skierowanie pacjentek do kardiologa i wdrożenie odpowiednich działań profilaktycznych.”
— Dr Theo Dapamede, Emory University, główny autor badań
Choroby serca są wiodącą przyczyną zgonów na świecie, a u kobiet są one często niediagnozowane. Brak świadomości na temat czynników ryzyka sprawia, że wiele pacjentek nie podejmuje odpowiednich działań profilaktycznych. Dzięki wykorzystaniu narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji, mammografia może stać się nie tylko narzędziem do wykrywania raka, ale także kluczowym elementem oceny zdrowia układu krążenia.
Zwapnienie tętnic jest jednym z objawów uszkodzenia naczyń krwionośnych, co może wskazywać na wczesne stadium chorób serca lub starzenie się organizmu. Badania wykazały, że kobiety z istotnymi zwapnieniami tętnic są o 51% bardziej narażone na choroby serca i udary. Opracowanie narzędzia do analizy mammogramów pozwala na precyzyjne określenie poziomu zwapnienia i oszacowanie przyszłego ryzyka incydentów sercowo-naczyniowych.
Naukowcy stworzyli model deep-learningu, który analizuje zdjęcia mammograficzne, identyfikując i mierząc zwapnione naczynia krwionośne. Model ten został wytrenowany na dużym zestawie danych obejmującym ponad 56 000 pacjentek, które wykonały mammografię w latach 2013–2020 w placówkach Emory Healthcare. Istotnym wyróżnikiem tego systemu jest zdolność do segmentacji zwapnień oraz analiza powiązań między nimi a danymi zawartymi w elektronicznych kartach zdrowia pacjentek.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w analizie obrazowej otwiera zupełnie nowe możliwości diagnostyczne. Jak podkreśla doktor Dapamede, postępy w tej dziedzinie sprawiają, że coraz łatwiej można wydobywać cenne informacje z istniejących badań obrazowych, wykorzystywanych dotychczas tylko do oceny jednego konkretnego problemu medycznego. Dzięki temu kobiety mogą uzyskać informację nie tylko o zagrożeniu rakiem piersi, ale także o stanie swojego układu krążenia.
Analiza wyników badania wykazała, że model AI skutecznie klasyfikuje ryzyko sercowo-naczyniowe pacjentek jako niskie, umiarkowane lub wysokie na podstawie zdjęć mammograficznych. Szczególnie istotne jest to dla kobiet poniżej 60. roku życia oraz w grupie wiekowej 60–80 lat, gdzie model był najbardziej efektywny. W grupie kobiet powyżej 80. roku życia korelacja nie była już tak wyraźna, co sugeruje, że wcześniejsza diagnostyka i interwencja mogą przynosić najlepsze efekty.
Najbardziej niepokojące wyniki dotyczyły kobiet z najwyższym poziomem zwapnień tętnic piersiowych (powyżej 40 mm²). Miały one znacznie niższy wskaźnik przeżywalności w okresie pięciu lat (86,4%) w porównaniu do pacjentek z najniższym poziomem zwapnień (95,3%). Oznacza to, że u pacjentek z ciężkim zwapnieniem ryzyko zgonu w ciągu pięciu lat było aż 2,8 razy wyższe.
Choć model AI został opracowany we współpracy Emory Healthcare i Mayo Clinic, nie jest jeszcze dostępny do powszechnego użytku. Konieczne jest przeprowadzenie dalszych testów oraz uzyskanie aprobaty amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków (FDA). Jeśli system przejdzie walidację zewnętrzną, może zostać wdrożony na szeroką skalę, zmieniając sposób, w jaki interpretuje się mammografię. Naukowcy planują również rozszerzyć jego możliwości na inne schorzenia, takie jak choroba tętnic obwodowych czy niewydolność nerek, które również mogą pozostawiać widoczne ślady na obrazach mammograficznych.
Połączenie badań mammograficznych z oceną ryzyka sercowo-naczyniowego to krok ku bardziej kompleksowej opiece nad kobietami. Dzięki najnowszym osiągnięciom technologicznym mamy szansę znacząco poprawić wczesną diagnostykę chorób serca, co może uratować wiele istnień – bez konieczności wykonywania dodatkowych badań.