Новая модель глубокого обучения, разработанная Институтом Global Health в сотрудничестве с Университетами Нового Южного Уэльса и Сиднея, может с высокой точностью прогнозировать риск сердечно-сосудистых заболеваний у женщин, используя только маммографические снимки и возраст.

Это первое в своём роде исследование, в котором не требуется ввод множества традиционных факторов риска (давление, холестерин и др.).

Результаты исследования опубликованы  в журнале Heart.

Модель была обучена и валидирована на данных свыше 49 000 женщин из городских и сельских районов штата Виктория (Австралия), с последующей привязкой к записям госпиталей и данным о смертности.

Результаты показали, что алгоритм по точности предсказания кардиологических событий сопоставим с классическими калькуляторами риска, несмотря на то, что использовал значительно меньше информации.

Одна из ключевых мотиваций: женщины часто не проходят скрининг на сердечно-сосудистые заболевания, поскольку не включены или не предложены соответствующие программы профилактики. Маммография уже широко применяется, особенно у женщин в возрасте, когда риск сердечно-сосудистых заболеваний возрастает, поэтому интеграция оценки риска сердца в эти программы может помочь выявить заболевших раньше и начать профилактику.

Авторы отмечают, что модель особенно удобна для использования в общественном здравоохранении, так как не требует детального медицинского анамнеза или лабораторных показателей, что облегчает её внедрение в регионах с ограниченными ресурсами.

Далее исследователи планируют проверить модель на более разнообразных популяциях и оценить, какие барьеры имеются для её широкого применения.