AIアルゴリズムが、通常の乳腺X線検査（マンモグラフィ）画像と年齢だけで、女性の心血管疾患リスクを従来のリスク評価法と同等の精度で予測できることが、研究で明らかになった。この研究は『Heart』誌に掲載され、女性の心臓病リスクを早期に把握する新たなコスト効率の高い手段として注目されている。 研究チームは、オーストラリア・ビクトリア州に住む4万9196人の女性（平均年齢59歳）を対象に、2009年から2020年にかけてのデータを分析。参加者は年齢、喫煙状況、体重（BMI）、糖尿病歴、高血圧・高コレステロール薬の使用、抗凝固薬の服用、閉経状態、ホルモン療法の有無などを報告していた。平均9年間の追跡期間中に、3392人の女性が心疾患の初回イベント（心筋梗塞、狭心症、脳卒中、心不全など）を経験した。 研究では、マンモグラフィ画像に含まれる乳腺内の構造や組織密度といった情報をAIが自動解析し、10年間の重大心血管疾患リスクを予測するアルゴリズムを開発。その精度は、ニュージーランドの「PREDICT」や米国心臓協会の「PREVENT」などの標準的なリスクスコアと同等だった。さらに、追加の臨床データを加えても、わずかに優れた結果にとどまった。 このAIモデルの最大の利点は、別途の問診や医療記録の収集が不要で、既存の乳腺検診プロセスを活用できること。つまり、女性が定期的に受けるマンモグラフィを「心臓病リスクの2重スクリーニング」に活用できる可能性がある。 研究チームは、AIモデルの限界として、機器の違いによるデータ差異や、自己報告によるリスク因子の正確性の問題を認めつつも、マンモグラフィが「二重効果」のスクリーニングツールとしての可能性を強調した。 専門家による解説では、女性における心疾患のリスクは長年にわたり認識不足であり、従来のリスク評価法も女性に不適切な傾向があると指摘。心疾患は乳腺がんよりも世界中ではるかに多くの死亡を引き起こしており、マンモグラフィの受診機会を活かして心臓病の啓発につなげることが重要だと提言されている。 ただし、新技術の実用化には、医療現場への導入やガイドラインの整備といった課題が残っている。