AI量化乳腺钙化，心血管风险预测新工具

一项发表在medRxiv上的预印本研究提出，利用深度学习模型可自动量化乳腺X线摄影中的乳腺动脉钙化（BAC），并用于预测女性心血管事件风险。该研究回顾性分析了202,006名无心血管事件史的女性数据，模型基于多任务U-Net和ResNet-18编码器，能精确分割和量化BAC面积。结果显示，高BAC负担（大于11.13平方毫米）的女性发生主要不良心血管事件的风险增加3.21倍。此方法将常规乳腺筛查转化为心血管风险评估工具，无需额外检查或辐射。