Un modèle de deep learning pour identifier les calcifications artérielles mammaires
La calcification artérielle mammaire identifiée à la mammographie est considérée comme un prédicateur de la maladie cardiovasculaire. Une étude italienne publiée dans la Revue European Radiology teste un modèle de deep learning capable d’identifier les mammographies avec et sans calcification artérielle mammaire pour automatiser la prévention.
Les approches traditionnelles d'évaluation du risque cardiovasculaire semblent moins efficaces chez les femmes puisque jusqu'à 20 % des événements indésirables cardiovasculaires chez les femmes surviennent en l'absence de facteurs de risque traditionnels. C’est la raison pour laquelle des biomarqueurs d’imagerie innovants susceptibles d’améliorer la stratification du risque cardiovasculaire chez les femmes font l’objet de recherche récentes.
La calcification artérielle mammaire comme prédicteur de la maladie cardiovasculaire
Ainsi, la littérature scientifique cible les calcifications artérielles mammaires (CAM), apparaissant fortuitement sur les mammographies, comme un prédicteur du risque cardiovasculaire spécifique au sexe féminin. Leur prévalence approximative a été estimée à environ 13 %, la présence de CAM étant associée à un risque accru de 1,23 de maladies cardiovasculaires chez les femmes et a une précision diagnostique plus élevée que les autres facteurs de risque cardiovasculaire traditionnels chez les femmes asymptomatiques d'âge moyen, en particulier de moins de 60 ans.
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