AI 讀乳房 X 光就能揪出心臟病：大規模研究揭示乳癌篩檢的第二使命

醫師發現了一種方法，能利用常規乳癌篩檢的乳房 X 光攝影（mammogram）來偵測心臟疾病——這個全球女性頭號死因，卻也長期遭到漏診的疾病。這項研究成果於 2026 年 8 月 27 日在全球規模最大的心臟醫學會議、歐洲心臟學會（ESC）慕尼黑年會上發表：一個分析標準乳房掃描影像的機器學習模型，能可靠地辨識出曾經中風、罹患高血壓，以及患有冠狀動脈心臟病（冠心病）的女性。

研究數據一覽

由以色列特拉維夫大學 Viana Copeland 博士領導的研究團隊，檢視了來自 29,921 位女性（平均年齡 54 歲）的 97,364 張乳房掃描影像。透過交叉比對病歷紀錄，團隊建立了模型的ground truth：16% 的女性有高血壓，2.5% 有冠心病，2.5% 曾經中風。

接著，機器學習模型僅憑乳房 X 光影像就接受訓練以偵測這些疾病，結果相當亮眼：

• 中風：模型辨識曾中風女性的準確率達 86%
• 高血壓：區分有無此疾病的可靠度為 79%
• 冠心病：可靠度為 78%

至關重要的是，無論女性年齡為何、是否同時罹患癌症，結果都維持一致。對一個要在既有國家篩檢計畫中默默運作的工具而言，這種一致性意義重大。

為什麼這項發現很重要

臨床背景相當發人深省。儘管心血管疾病（CVD）是全球女性死因之首，它在女性身上卻持續被低度診斷、低度治療。數十年來，心臟病一直背著「男性疾病」的刻板印象，而這個迷思帶來真實的後果：當女性終於就醫時，她們的心血管疾病往往已經相當晚期。

「在我們的醫學中心乃至全世界，一個常見的現象是：當女性真的來求醫時，她們的心血管疾病已經很嚴重了，」Copeland 博士在慕尼黑向與會者表示。「另一方面，許多女性即使從未因心血管症狀就診，仍會定期接受乳癌篩檢。」

這種不對稱正是整個研究的核心洞見。全球每年有數億女性接受乳房 X 光檢查，而乳癌篩檢的出席率，通常遠高於專門的心血管檢查。正因乳房攝影已經廣泛普及，Copeland 指出，從乳房掃描分析心臟健康「可能提供一種可規模化的途徑，且不需要額外的影像檢查」。她補充，乳房攝影「也觸及許多中年女性——這正是辨識與處理心血管風險的關鍵時期」。

訊號背後的科學

AI 所利用的底層訊號，是乳房動脈鈣化（breast arterial calcification, BAC）——在標準乳房 X 光片上可見的乳房動脈鈣沉積。放射科醫師早在數十年前就知道 BAC 的存在，但要在人口規模上逐張人工判讀並分級從不切實際；而且在乳癌篩檢報告中，這個發現向來被忽略，因為它與癌症偵測無關。

機器學習徹底改變了這件事的經濟學。自動化模型能以近乎零的邊際成本，量化篩檢計畫中每一張影像的鈣化型態，學習血管特徵與心血管結局之間的關聯——那是任何人力判讀都無暇追尋的關聯。過往研究早已鋪路：包括 2025 年喬治全球健康研究院（George Institute for Global Health）發表於《Heart》期刊的研究，以及 2023 年美國心臟協會的分析，都已確立 BAC 能預測心血管風險，嚴重鈣化的女性風險約為無鈣化者的兩倍。這項新的以色列研究，則把概念從「預測關聯」推進到「偵測已確診疾病」，而且只用了受檢者本來就會拍的那張片子。

專家反應

歐洲心臟學會傳播委員會專家成員 Elena Arbelo 稱這些發現「極具說服力」。「乳房 X 光攝影有一天可能不只檢查乳癌——它還可能成為心血管健康的窗口，」她說。「這很重要，因為女性心血管疾病至今仍常常被太晚發現。」不過她也提醒前路挑戰：「現在的挑戰是建立準確性與可靠性——從實驗階段走向臨床落地。」

英國心臟基金會（British Heart Foundation）臨床主任、心臟科顧問醫師 Sonya Babu-Narayan 則點出這項技術有望縮小的性別落差。「心臟病是全球男性與女性的頭號殺手。儘管如此，『那只是男人病』的迷思依然存在，這意味著在心臟方面，女性不成比例地被忽視、不被聆聽、被低度診斷、低度治療，而且在臨床研究中長期代表性不足，」她說。「如果這項來自以色列的大規模研究方法進一步獲得證實，它有望為女性帶來更好、更早的心血管疾病偵測與預防，這著實令人振奮。AI 有朝一日能讓乳癌篩檢計畫變成雙重用途——一方面標記出心血管疾病高風險的女性，同時也及早發現乳癌。」

接下來呢？

這個由醫師與醫學研究人員組成的團隊，目前正致力於提升 AI 模型的準確度、降低偽陽性與偽陰性，並擴大可偵測的心臟疾病範圍。從醫學會議發表到真正臨床應用，通常還要經過前瞻性驗證試驗、法規核准，以及與國家篩檢體系的整合——這是以年為單位的過程，而非數月。

但方向已經很清楚。乳癌篩檢計畫早已觸及大量中年女性，而這正是心血管風險開始加速、症狀又最常被輕忽的族群。如果雙重用途的乳房攝影通過驗證，一次心血管風險篩檢的邊際成本將趨近於零——沒有額外輻射、沒有額外約診、沒有額外設備。只是一個演算法，讀出掃描儀早已看見的一切。