Nowe podejście do analizy mammografii z wykorzystaniem sztucznej inteligencji (AI) może istotnie poszerzyć zakres diagnostyczny tego powszechnie stosowanego badania przesiewowego. Jak ogłoszono podczas sesji naukowej American College of Cardiology w Chicago, AI może nie tylko wykrywać raka piersi, ale także identyfikować ryzyko chorób sercowo-naczyniowych. To przełomowe odkrycie może wpłynąć na wcześniejsze rozpoznanie chorób serca u kobiet – zwłaszcza przed 60. rokiem życia.
Miliony mammografii rocznie – niewykorzystany potencjał diagnostyczny
W Stanach Zjednoczonych wykonuje się ok. 40 milionów mammografii rocznie, głównie u kobiet w średnim i starszym wieku. Dotychczas jednak radiolodzy rzadko zwracali uwagę na widoczne na zdjęciach rentgenowskich piersi zwapnienia tętnicze, które mogą świadczyć o chorobie układu sercowo-naczyniowego. Choć obecność zwapnień bywa widoczna, nie są one rutynowo analizowane ani raportowane w kontekście ryzyka sercowego.
Nowe badanie wskazuje, że model głębokiego uczenia może wypełnić tę lukę, automatycznie identyfikując i oceniając zwapnienia tętnic piersiowych. Na tej podstawie możliwa jest klasyfikacja ryzyka sercowo-naczyniowego pacjentki jako niskiego, umiarkowanego lub wysokiego.
Jak działa model AI?
Zespół badawczy z Emory University we współpracy z Mayo Clinic opracował system AI, który segmentuje obszary zwapnień (widoczne jako jasne punkty na zdjęciu RTG), a następnie ocenia na ich podstawie ryzyko zdarzeń sercowo-naczyniowych. Model został wytrenowany i przetestowany na bazie obrazów mammograficznych oraz dokumentacji medycznej ponad 56 000 pacjentek z lat 2013–2020, posiadających co najmniej 5-letni okres obserwacji klinicznej.
Jak podkreśla główny autor badania, dr Theo Dapamede z Emory University:
Widzimy możliwość, aby kobiety przeszły badania przesiewowe w kierunku raka, a także dodatkowo uzyskały wyniki badania układu sercowo-naczyniowego na podstawie mammografii.
Wyniki: zwapnienia tętnic piersiowych a ryzyko sercowo-naczyniowe
Analiza danych pokazała, że stopień zwapnienia tętnic piersiowych jest silnym predyktorem poważnych zdarzeń sercowo-naczyniowych, takich jak zawał serca, udar czy niewydolność serca, szczególnie u kobiet w wieku poniżej 80 lat.
Na przykład:
- 86,4% kobiet z najwyższym stopniem zwapnienia (powyżej 40 mm²) przeżyło pięć lat bez incydentów sercowo-naczyniowych,
- w porównaniu do 95,3% kobiet z niskim poziomem zwapnień (poniżej 10 mm²).
Oznacza to niemal trzykrotnie wyższe ryzyko zgonu lub poważnego zdarzenia sercowego w ciągu pięciu lat.
Dr Dapamede podkreśla:
Nasze badanie wykazało, że zwapnienia tętnic piersiowych są dobrym prognostykiem chorób sercowo-naczyniowych, zwłaszcza u pacjentów poniżej 60. roku życia. Jeśli będziemy w stanie wcześnie przeprowadzić badania przesiewowe i zidentyfikować te pacjentki, możemy skierować je do kardiologa w celu dalszej oceny ryzyka.
Szansa na lepszą profilaktykę
Gromadzenie się wapnia w naczyniach jest oznaką starzenia się układu sercowo-naczyniowego lub toczącego się procesu patologicznego. Choć wcześniej wiązano je głównie z ryzykiem raka piersi, obecne badania potwierdzają, że mogą również służyć jako biomarker wczesnej fazy choroby serca.
Warto przypomnieć, że choroby serca są główną przyczyną zgonów wśród kobiet w Stanach Zjednoczonych, a świadomość tych zagrożeń jest nadal niewystarczająca. Sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji pacjentek wymagających dalszej diagnostyki, nawet zanim pojawią się objawy kliniczne.
Co dalej? Kliniczne wdrożenie i przyszłe zastosowania
Model nie jest jeszcze dostępny w praktyce klinicznej – wymaga bowiem walidacji zewnętrznej i aprobaty amerykańskiej FDA. Jednak jego zastosowanie może zrewolucjonizować podejście do diagnostyki chorób sercowo-naczyniowych u kobiet.
Badacze planują również dalsze prace nad rozszerzeniem możliwości modeli AI w analizie mammografii – m.in. w kierunku wykrywania choroby tętnic obwodowych czy chorób nerek. W przyszłości jedno badanie obrazowe może dostarczać wielu informacji diagnostycznych – nie tylko onkologicznych, ale i kardiologicznych czy nefrologicznych.
Źródło:
- termedia.pl
- e-ginekologia.pl
- PAP
