乳腺X線攝影（mammography）也稱乳腺鉬靶檢查，通過低能量的Ⅹ光透射乳房從而獲得乳腺影像的一種影像學技術，主要用于乳腺疾病的篩查及乳腺癌的診斷。乳腺X線攝影敏感度較高，能顯示乳腺內的微小鈣化。乳腺動脈鈣化（BAC）是一種內側動脈鈣化的形式，表現為中小動脈的非閉塞性、環形增厚。然而，乳腺動脈鈣化與心血管疾病之間關系的研究相對有限，導致臨床醫生對其潛在風險的認知不足。

2025年3月29~31日，發表在第74屆美國心臟病學會年度科學會議(ACC.25)的一項研究，利用人工智能（AI）技術，探索如何通過乳腺X線檢查評估乳腺組織內動脈鈣化程度，從而為心血管健康提供準確的評估信息。

在這項研究中，研究人員開發了一種深度學習AI模型，用于分割乳腺X線攝影中的鈣化血管，并根據電子健康記錄數據計算心血管事件的未來風險。該模型通過分析超過56,000名患者的數據進行訓練和測試，納入的患者來自2013年至2020年間在埃默里醫療保健中心接受了乳腺X線攝影，并且至少有五年的隨訪電子健康記錄數據。研究中使用的分割方法是該模型與以往用于分析乳腺動脈鈣化的AI模型的主要區別。

結果顯示，AI模型能夠根據乳腺X線攝影準確地將患者的心血管風險分為低、中、高三個等級。在計算兩年和五年內因任何原因死亡或發生急性心肌梗死、中風或心力衰竭的風險時，模型顯示，乳腺動脈鈣化程度與心血管事件的發生率呈正相關，尤其是在年齡小于60歲和60~80歲的女性中。這也就意味著該工具特別適合為年輕女性提供心臟病風險的早期預警。

研究還發現，乳腺動脈鈣化程度最高的女性（超過40 mm2）與鈣化程度最低的女性（低于10 mm2）相比，五年的無事件生存率顯著降低。例如，乳腺動脈鈣化程度最高的女性中，86.4%在五年內存活，而鈣化程度最低的女性中，這一比例為95.3%。這意味著，與幾乎沒有乳腺動脈鈣化的患者相比，嚴重乳腺動脈鈣化的患者在五年內死亡的風險高出約2.8倍。

綜上，本研究證明了利用AI技術從乳腺X線攝影中提取額外心血管健康信息的可行性。通過自動分析乳腺動脈鈣化并將其轉化為心血管風險評分，AI模型為臨床醫生提供了一個額外的工具，可以在乳腺癌篩查的同時，對女性的心血管健康進行評估。如果該模型通過外部驗證并獲得美國食品藥品監督管理局的批準，它可能會被商業化，并整合到常規的乳腺X線攝影處理和后續護理中。

參考資料

https://www.acc.org/About-ACC/Press-Releases/2025/03/20/09/58/AI-Powered-Mammograms

撰文 | 梅斯醫學

編輯 | 阿拉斯加寶

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