深層学習ベースのアルゴリズムにより、通常のマンモグラフィから高血圧（HTN）、虚血性心疾患（IHD）、脳血管障害（CVA）を特定できるという研究結果が、欧州心臓病学会の年次学術集会（ESC Congress 2026、8月28～31日、ドイツ・ミュンヘン）で報告された。テルアビブ大学（イスラエル）のLiron Ben-Ari氏らは、通常のマンモグラフィ画像から既存の心血管疾患を検出する深層学習ベースのアルゴリズムを開発し、HTN、IHD、CVAに対する診断性能を検討した。畳み込みニューラルネットワークを用い、マンモグラフィ画像からHTN、IHD、CVAの存在を直接予測した。後ろ向きコホート研究の対象は、2011～2025年に少なくとも1回のマンモグラフィ検査を受けた女性2万9,921人で、計9万7,364件のマンモグラフィ検査データを解析した。このうち5,458人が乳がん患者であった。追跡期間中央値は7.3年であった。解析の結果、コホート全体におけるHTN、IHD、CVAの有病率は、それぞれ16％、2.5％、2.5％であった。アルゴリズムのAUCは、HTN、IHD、CVAでそれぞれ0.79、0.78、0.86であった。感度分析でも一貫した結果が認められ、内外斜位像では性能が向上し、AUCはそれぞれ0.80、0.80、0.88であった。共著者である同大学のViana Copeland氏は、「マンモグラフィは既に広く普及しているため、同じ画像を用いて心血管系の情報も解析できれば、追加の画像検査を行うことなく、幅広く活用できる手法となる可能性がある。また、マンモグラフィは中年期の多くの女性が受ける検査であり、この時期は心血管リスクを把握し、対策を講じる上で重要である」と述べている。（HealthDay News 2026年9月8日） https://www.healthday.com/healthpro-news/cardiovascular-diseases/esc-ai-can-identify-cardiovascular-conditions-from-routine-mammograms Press Releasehttps://www.escardio.org/news/press/press-releases/ai-could-help-detect-common-cardiovascular-diseases-from-mammograms/ More Informationhttps://www.escardio.org/events/congresses/esc-congress/ Copyright © 2026 HealthDay. All rights reserved.Photo Credit: Adobe Stock
