Forschende aus den USA haben ein Verfahren entwickelt, das Verkalkungen in den Brustarterien automatisch auswertet. Diese Ablagerungen gelten seit Längerem als möglicher Hinweis auf Atherosklerose. Neu ist jedoch, dass sie nun mithilfe eines KI-gestützten „Mammografie-Agatston-Scores“ präzise quantifiziert werden können – ähnlich wie bei der Kalkmessung in den Koronaraterien mittels Herz-Computertomografie (CT).
Studie mit über 120.000 Frauen
Die Analyse basiert auf den Daten von über 120.000 Frauen aus 2 großen Kohortenstudien. Das Ergebnis: Je stärker die Verkalkungen ausgeprägt waren, desto höher war das Risiko für schwerwiegende Herz-Kreislauf-Ereignisse wie Herzinfarkt, Schlaganfall oder Herzinsuffizienz innerhalb der folgenden Jahre. Bereits geringe Kalkmengen gingen mit einem deutlich erhöhten Risiko einher, während ausgeprägte Verkalkungen das Risiko sogar um ein Vielfaches steigerten.
Erweiterung des PREVENT-Scores
Besonders ist, dass die KI-Auswertung zusätzliche Informationen liefert, die über etablierte Risikomodelle wie den sogenannten PREVENT-Score hinausgehen. Dieser berücksichtigt klassische Faktoren wie Alter, Geschlecht, Blutdruck, Cholesterin oder Diabetes. Die Mammografie könnte so zu einem weiteren Baustein in der individuellen Risikobewertung werden.
Keine zusätzliche Untersuchung notwendig
Da viele Frauen regelmäßig an Mammografie-Screening-Programmen teilnehmen, sehen Fachleute in diesem Ansatz großes Potenzial. Die Untersuchung könnte ohne zusätzlichen Aufwand erfolgen und dabei helfen, bislang unerkannte Herzrisiken frühzeitig zu identifizieren.
Quellen:
Dapamede, T. et al.: Artificial intelligence–based quantification of breast arterial calcifications to predict cardiovascular morbidity and mortality. In: Eur Heart J, 2026, 0: 1-15e15hag128
Deutsches Ärzteblatt: Künstliche Intelligenz erkennt Herz-Kreislauf-Risiko in Mammografien. (Letzter Abruf: 11.05.2026)
