一项发表于《欧洲心脏杂志》的研究显示，人工智能（AI）能够通过分析乳腺X光检查中的钙沉积情况，预测女性发生严重心脏疾病的可能性。这项乳腺X光技术利用常规乳腺癌筛查中获取的影像，评估乳腺动脉钙化程度，为心血管风险识别提供了新途径。

美国亚特兰大埃默里大学的Hari Trivedi博士领导的研究团队，对123,762名无已知心血管疾病的女性进行了分析。研究使用AI量化乳腺组织动脉中的钙沉积量，即动脉钙化，这是动脉硬化的重要标志，与心脏病发作、心力衰竭、中风和死亡风险密切相关。研究人员根据钙化程度将女性分为严重、中度、轻度或无钙化组，并追踪其后续心血管事件。

结果显示，与无钙化女性相比，轻度钙化者患严重心血管疾病的风险高出约30%，中度钙化者风险增加70%以上，严重钙化者风险则高出两到三倍。Trivedi博士表示：“AI分析乳腺X光片上的钙沉积量，能有效识别心脏事件高风险女性，即使在年轻群体中也成立。这有助于女性在现有筛查中获取心脏健康信息，推动预防措施。”

Trivedi博士补充道：“这项AI技术无需额外成本，可整合到现有乳腺摄影计划中，每年覆盖数千万女性。我们正计划临床试验，以测试实施步骤。”美国加州大学圣地亚哥分校的Lori B. Daniels教授在社论中指出，乳腺动脉钙化（BAC）有潜力利用广泛采用的癌症筛查平台，识别心血管风险，推进女性心脏疾病预防。