論文の概要: Novel AI-Based Quantification of Breast Arterial Calcification to Predict Cardiovascular Risk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14550v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 19:38:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:26:11.603340
• Title: Novel AI-Based Quantification of Breast Arterial Calcification to Predict Cardiovascular Risk
• Title（参考訳）: 心血管障害予測のための新しいAIによる乳房動脈石灰化の定量化
• Authors: Theodorus Dapamede, Aisha Urooj, Vedant Joshi, Gabrielle Gershon, Frank Li, Mohammadreza Chavoshi, Beatrice Brown-Mulry, Rohan Satya Isaac, Aawez Mansuri, Chad Robichaux, Chadi Ayoub, Reza Arsanjani, Laurence Sperling, Judy Gichoya, Marly van Assen, Charles W. ONeill, Imon Banerjee, Hari Trivedi,
• Abstract要約: マンモグラフィー検査における動脈石灰化(BAC)は、心血管疾患のリスクのある女性を同定することができる。 トランスフォーマーベースのニューラルネットワークは、マンモグラムのスクリーニングにおいてBACの重症度(BACを含まない、軽度、中度、重度)を定量化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.160906607279526
• License:
• Abstract: Women are underdiagnosed and undertreated for cardiovascular disease. Automatic quantification of breast arterial calcification on screening mammography can identify women at risk for cardiovascular disease and enable earlier treatment and management of disease. In this retrospective study of 116,135 women from two healthcare systems, a transformer-based neural network quantified BAC severity (no BAC, mild, moderate, and severe) on screening mammograms. Outcomes included major adverse cardiovascular events (MACE) and all-cause mortality. BAC severity was independently associated with MACE after adjusting for cardiovascular risk factors, with increasing hazard ratios from mild (HR 1.18-1.22), moderate (HR 1.38-1.47), to severe BAC (HR 2.03-2.22) across datasets (all p<0.001). This association remained significant across all age groups, with even mild BAC indicating increased risk in women under 50. BAC remained an independent predictor when analyzed alongside ASCVD risk scores, showing significant associations with myocardial infarction, stroke, heart failure, and mortality (all p<0.005). Automated BAC quantification enables opportunistic cardiovascular risk assessment during routine mammography without additional radiation or cost. This approach provides value beyond traditional risk factors, particularly in younger women, offering potential for early CVD risk stratification in the millions of women undergoing annual mammography.
• Abstract（参考訳）: 女性は心血管疾患の診断を受け、治療を受けていない。 乳房動脈石灰化の検診における自動定量化は、心血管疾患のリスクのある女性を同定し、早期の治療と疾患管理を可能にする。 この振り返り調査では、2つの医療システムから116,135人の女性を対象に、トランスフォーマーベースのニューラルネットワークがマンモグラムのスクリーニングにおいてBACの重症度(BACは含まない、軽度、中等度、重度)を定量化した。 その結果,MACE(Major Bad Cardiovascular Event)と全死亡例が報告された。 BACの重症度は、心血管の危険因子を調整した後、MACEと独立に関連し、軽度(HR 1.18-1.22)、中等度(HR 1.38-1.47)、重度(HR 2.03-2.22)から重度(全p<0.001)まで上昇した。 この協会は全年齢層で有意な存在であり,50歳未満の女性のリスクは軽度であった。 BACはASCVDのリスクスコアとともに分析され,心筋梗塞,脳卒中,心不全,死亡(すべてp<0.005)と有意な相関を示した。 BACの自動定量化は、余剰放射線やコストを伴わずに、定期的なマンモグラフィー中における血行動態のリスク評価を可能にする。 このアプローチは、特に若い女性において、伝統的なリスクファクターを超えて価値を提供し、毎年マンモグラフィーを行う数百万の女性の早期CVDリスク層化の可能性を提供する。

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