Inteligentzia artifiziala (IA) mamografien analisiari aplikatuta, gaixotasun kardiobaskular (EKB) desberdinak identifikatzeko baliagarria izan daiteke, Tel Aviv Unibertsitateko Chaim Sheba Medikuntza Zentroko lan baten arabera, Ramat Ganen (Israel), Munichen (Alemania) egingo den ESC 2026 Kongresuan aurkeztuko dena.
Viana Copeland, Tel Aviv Unibertsitateko Chaim Sheba Medikuntza Zentroko doktorea, emakumezkoen populazioan gaixotasun kardiobaskularren (EKB) iragazketa estrategiak garatzeko beharra azpimarratzen du.
"Emakumeen heriotzaren kausa nagusia izanik mundu mailan, EKBak azterketa gutxi egiten dira eta modu nahikorik tratatzen dira. Gure mediku zentroan eta mundu osoan ohiko aurkikuntza bat da emakumeek arreta medikoa bilatzen dutenean, haien EKB aurreratuta dagoela", azaltzen du.
Ikertzaileak gainera gogorarazten du "emakume asko bularreko minbiziaren detekzio azterketetan parte hartzen dutela, kardiobaskular sintomengatik arreta bilatu ez duten arren. Ikertzen ari gara IA mamografiak talde honetan funtzio osagarri bat betetzen laguntzen ote duen: EKBren detekzio goiztiarra, prebentzio estrategiak ezartzea ahalbidetuko lukeena".
Ikuspegi atzera begirako ikerketa honetan, 29.921 emakumeren datuak bildu ziren 97.364 mamografia egin zituzten, 54 urteko batez besteko adinarekin.
Historia kliniko elektronikoetatik, preskripzioetatik eta irudi probetako emaitzetatik, hiru EKB ohikoen presentziari buruzko informazioa lortu zen (hipertentsioa, iskemiko gaixotasuna edo arteria koronarioen gaixotasuna) eta buruko istripua. Beharbada, hipertentsiorako %16ko, iskemiko gaixotasunarentzat %2,5eko eta buruko istripuarentzat %2,5eko prebalentzia behatu zen.
Hipertentsioa, iskemiko gaixotasuna edo buruko istripua duten emakumeen mamografietan patroiak ezagutzeko gai den ikasketa sakonaren modelo bat diseinatu zen. Emaitza, gaixotasun kardiobaskular bakoitzeko emakumeen artean bereizteko, ROC kurbaren azpitik (AUROC) neurtu zen, 0,5etik (ausazko detekzioa) 1,0ra (bereizketa perfektua) doana.
Hasierako modeloak portaera sendoa erakutsi zuen, hipertentsiorako 0,79ko AUROC, iskemiko gaixotasunarentzat 0,78ko eta buruko istripuarentzat 0,86ko, adinaren eta minbiziaren presentziaren arabera estratifikatzean emaitza egonkorrekin.
Doktore Copelandek azpimarratzen du, "mamografia jada zabalduta erabiltzen denez, irudi berberak aztertzeak informazio kardiobaskularra lortzeko aukera eskalagarri bat eskaintzen du, irudi azterketa osagarri bat egin beharrik gabe. Gainera, mamografiak adin ertaineko emakume askorengana iristen da, kardiobaskular arriskua aitortu eta jorratzeko garrantzitsua den garaia".
Zientzia-taldeak orain modeloa hobetzen jarraitzen du, bere zehaztasuna handitzeko eta bai faltsu positiboak bai faltsu negatiboak murrizteko, eta mamografiek beste kardiobaskular gaixotasunen detekzioan lagundu dezaketen aztertzea aurreikusten du.