人工智能重塑女性心血管疾病筛查模式
文章背景
心血管疾病长期以来高居全球女性死亡原因榜首，却频繁出现误诊、漏诊以及确诊不及时的困境。以色列医学研究小组实现了一项重大技术突破——借助人工智能技术解析女性乳腺筛查图像，使常规乳腺检查得以同步完成两项任务，既能检出乳腺癌，又能精确捕捉心血管异常信号。
研究团队调取了约三万名平均年龄为54岁的女性的数万幅乳腺影像资料，并与她们的医疗档案进行交叉比对验证。数据显示，该AI系统仅依靠乳腺影像即可识别中风，准确率高达86%；对高血压和冠心病的识别准确率分别为79%和78%，且诊断效能与年龄及是否罹患癌症无关。
由于女性心血管疾病常被误解为"男性专属病"，相关临床实践与科研探索长期不足，许多女性在确诊时病情已发展到晚期。而乳腺筛查在中年人群中接受度极高，依托人工智能延伸其心脏评估功能，无需追加影像检查，费用更低廉、推广潜力更大，具有极高的临床应用前景。
现阶段研究团队正着力改进AI算法，以增强检测准确性、降低假阳性与假阴性率，并拓宽可识别的心脏病种类范围。医学界对这一成果给予高度评价，认为该技术有望开创女性健康检查的新范式，实现乳腺癌与心血管疾病同步早期筛查，从根本上改善女性心血管疾病诊治延误的局面。
【Para. 1】医疗专家已探索出一种新途径，可借助常规乳腺X光检查——原本用于乳腺癌筛查——来探测心脏病。心脏病是全球女性最主要的死因，却长期面临诊断不足的问题。
【Para. 2】研究人员运用人工智能技术对这些扫描图像进行分析，成功筛查出患有冠心病、高血压或经历过中风的女性群体。
【Para. 3】专家表示，这意味着乳腺癌筛查可实现双重用途，既能帮助识别患有心脏病及其他心血管问题的女性，又能尽早发现乳腺癌。
【Para. 4】数百万女性正饱受未被察觉的心脏病困扰。数十年来，心脏病往往被误诊，或直至晚期才被发现。
【Para. 5】这一突破性研究成果在慕尼黑举办的欧洲心脏病学会年会上公布——该会议是全球规模最大的心脏病学术盛会。其意义重大，因为每年有数以亿计的女性接受乳腺X光检查。
【Para. 6】以色列的医生审查了来自29921名女性的97364张扫描图像，这些女性平均年龄为54岁。通过比对医疗记录，他们发现16%的女性患有高血压，2.5%患有冠心病，另有2.5%曾经历过中风。
【Para. 7】研究人员训练了一个机器学习模型来识别患有上述疾病的女性，该模型仅凭乳腺X光影像便可准确识别曾患中风的女性，准确率达到86%。
【Para. 8】对于高血压和冠心病，模型区分患病与未患病女性的可靠性分别为79%和78%。此外，无论年龄大小或是否同时患有癌症，检测结果均保持稳定一致。
【Para. 9】来自以色列特拉维夫大学的Viana Copeland博士在慕尼黑向与会代表介绍了这些发现。她指出："尽管心血管疾病（CVD）是全球女性的首要死因，但它始终面临诊断不足和治疗不充分的问题。"
【Para. 10】"在我们的医疗中心乃至全球范围内，一个普遍现象是：当女性确实寻求医疗帮助时，她的心血管病情往往已经发展到严重阶段。另一方面，许多女性会按时接受常规乳腺癌筛查，即便她们并未因心血管症状而就诊。"
【Para. 11】Copeland补充说，由于乳腺X光检查已被广泛使用，分析乳腺扫描以获取女性心脏健康信息"或许能提供一种无需额外影像检查的、可大规模推广的解决方案。"
【Para. 12】"乳腺X光检查还能覆盖许多中年女性，这正是识别和应对心血管风险的重要阶段。"
【Para. 13】由医生和医学研究人员组成的团队正致力于提升AI模型的准确性，减少错误结果，同时扩大其能够检测的心脏疾病种类。
【Para. 14】欧洲心脏病学会沟通委员会专家成员Elena Arbelo认为，这些发现"引人注目"。
【Para. 15】"未来的乳腺X光检查或许不仅能用于检测乳腺癌，还能为心血管健康提供一扇观察之窗。这一点至关重要，因为女性心血管疾病被及时识别的比例仍然过低。"
【Para. 16】她补充道："当前面临的挑战在于确立其准确性和可靠性——从实验阶段迈向真正的临床应用。"
【Para. 17】英国心脏基金会（一家慈善机构）的顾问心脏病专家兼临床主任Sonya Babu-Narayan博士也对这一突破表示欢迎。
【Para. 18】她表示："心脏病不仅是男性的头号杀手，也是女性的最大死因。尽管如此，'心脏病只是男性疾病'这一误解依然存在，这意味着在心脏健康方面，女性的认知度低、声音被忽视、诊断率低、治疗不足，且在临床研究中代表性明显不足。
【Para. 19】"令人振奋的是，如果这项来自以色列的大型研究所采用的方法能够得到进一步验证，它有望实现女性心血管疾病更早、更优的检测与预防。未来，人工智能或将使乳腺癌筛查项目实现双重功能，既能帮助识别心血管疾病高风险女性，也能尽早发现乳腺癌。"
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