Global Health ինստիտուտի և Նոր Հարավային Ուելսի ու Սիդնեյի համալսարանների հետ համատեղ մշակած նոր խոր ուսուցման մոդելը կարող է ճշգրիտ կանխատեսել կանանց սրտանոթային հիվանդությունների ռիսկը՝ օգտագործելով միայն մամոգրաֆիայի պատկերներն ու բուժառուի տարիքը։

Դա իր տեսակի մեջ առաջին հետազոտությունն է, որն ավանդական ռիսկի բազմաթիվ գործոնների (արյան ճնշում, խոլեստերին և այլն) մուտքագրում չի պահանջում։

Հետազոտության արդյունքները հրապարակվել են Heart բժշկագիտական  հանդեսում:

Մոդելը մարզվել և վավերացվել է Ավստրալիայի Վիկտորիա նահանգի քաղաքային և գյուղական վայրերից ավելի քան 49 հազար կանանց տվյալների հիման վրա, այնուհետև կապվել է հիվանդանոցային գրառումների և մահացության տվյալների հետ։

Արդյունքները ցույց են տվել, որ ալգորիթմը համեմատելի է սրտային դեպքերի կանխատեսման հարցում ավանդական ռիսկի հաշվիչների հետ, չնայած այն հանգամանքին, որ զգալիորեն ավելի քիչ տեղեկություն է օգտագործվել։  

Հիմնական դրդապատճառներից մեկն այն է, որ կանայք հաճախ չեն անցնում սրտանոթային հետազոտություններ, քանի որ համապատասխան կանխարգելիչ ծրագրեր չեն ներառվում կամ առաջարկվում։ Մամոգրաֆիան արդեն լայնորեն կիրառվում է, հատկապես տարեց կանանց շրջանում, երբ սրտանոթային հիվանդությունների ռիսկը մեծանում է, ուստի սրտային ռիսկի գնահատման ինտեգրումն այս ծրագրերում կարող է օգնել ավելի վաղ հայտնաբերել ավելի վաղ հիվանդացածներին և սկսել կանխարգելումը։

Հեղինակները նշում են, որ մոդելը հատկապես հարմար է հանրային առողջապահության ոլորտում կիրառելու համար, քանի որ այն մանրամասն բժշկական պատմություն կամ լաբորատոր պարամետրեր չի պահանջում, ինչը հեշտացնում է դրա ներդրումը սահմանափակ ռեսուրսներով տարածաշրջաններում։

Հաջորդը, հետազոտողները նախատեսում են փորձարկել մոդելն ավելի բազմազան պոպուլյացիայի շրջանում և գնահատել դրա լայնորեն կիրառման խոչընդոտները։