Brustarterienverkalkung: KI erkennt dreifaches Herzrisiko über 25 mm²
Veröffentlicht am: 25.09.2026 um 03:48 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Die medizinische Forschung untersucht zunehmend, wie bestehende Screening-Verfahren durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) über ihren ursprünglichen Zweck hinaus genutzt werden können. Ein US-amerikanisches Forschungsteam hat in diesem Zusammenhang ein System entwickelt, das in Mammografien Anzeichen für Brustarterienverkalkungen erkennt.
Diese Verkalkungen dienen laut den Experten als relevanter Marker für ein erhöhtes Herz-Kreislauf-Risiko und könnten künftig eine frühzeitige Identifizierung gefährdeter Patientinnen ermöglichen.
Automatisierte Risikoanalyse durch KI-gestützte Bildverarbeitung
Das neue Verfahren setzt auf eine automatisierte Quantifizierung der Gefäßverkalkungen innerhalb des Brustgewebes. Methodisch orientiert sich das System dabei am sogenannten Agatston-Score, der herkömmlicherweise in der kardialen Computertomografie (CT) zur Messung des Kalkgehalts in den Herzkranzgefäßen eingesetzt wird.
Durch die Übertragung dieses Prinzips auf die Mammografie gelingt es der KI, die Verkalkungen präzise zu erfassen und in messbare Werte zu übersetzen.
Der wesentliche Vorteil dieses Ansatzes liegt in der Nutzung bereits vorhandener Bilddaten. Da Mammografien weltweit standardmäßig zur Brustkrebsvorsorge durchgeführt werden, bietet die zusätzliche Analyse hinsichtlich kardiovaskulärer Risiken einen erheblichen diagnostischen Mehrwert, ohne dass für die Patientinnen zusätzliche Untersuchungen oder Strahlenbelastungen entstehen.
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Datenbasis und Studienergebnisse der US-Kohorten
Die Validierung des KI-Systems stützt sich auf eine umfassende Analyse zweier großer Mammografie-Kohorten. In die Untersuchung flossen Daten von insgesamt 123.762 Frauen ein, die an Einrichtungen von Emory Healthcare und der Mayo Clinic behandelt wurden. Die Forscher beobachteten die Probandinnen über einen Zeitraum von median 7 Jahren nach der Durchführung ihrer Mammografie.
Die Ergebnisse der Studie belegen eine gute Vorhersagequalität für schwere Herz-Kreislauf-Ereignisse (Major Adverse Cardiovascular Events, MACE). Dazu zählen neben dem Herzinfarkt und dem Schlaganfall auch die Herzinsuffizienz sowie der kardiovaskulär bedingte Tod. Die Daten zeigen eine deutliche Korrelation zwischen dem Ausmaß der Arterienverkalkung in der Brust und der Wahrscheinlichkeit für spätere Komplikationen.
Differenzierte Risikoprofile nach Verkalkungsgrad
Die quantitative Auswertung durch die KI ermöglicht eine genaue Einteilung in verschiedene Risikoklassen. Demnach sind folgende Zusammenhänge festzustellen:
- Leichte Verkalkungen: Bei einer gemessenen Fläche von 0–10 mm² liege das Risiko für ein schweres Herz-Kreislauf-Ereignis um etwa 30 % höher als bei Patientinnen ohne Befund.
- Ausgeprägte Verkalkungen: Bei Werten von mehr als 25 mm² steige das Risiko auf etwa das Dreifache an.
- Linearer Anstieg: Pro zusätzlichem Quadratmillimeter Kalk ( +1 mm²) beobachteten die Fachleute einen Anstieg des Gesamtrisikos um 2–3 %.
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Ein wesentliches Merkmal der Analyse ist, dass diese statistischen Zusammenhänge auch dann bestehen blieben, wenn herkömmliche Risikobewertungen einbezogen wurden. Selbst unter Berücksichtigung des PREVENT-Score der American Heart Association behielten die durch die KI ermittelten Werte ihre signifikante Aussagekraft.
Bedeutung für die Vorsorge und klinische Anwendung
Die Integration solcher KI-Analysen in den radiologischen Alltag könnte die Präventivmedizin nachhaltig beeinflussen. In Österreich ist eine Mammografie bereits ab dem 40. Lebensjahr möglich, was einen frühen Interventionszeitraum eröffnet.
Sollte die automatisierte Erkennung von Arterienverkalkungen flächendeckend zum Einsatz kommen, könnten Frauen mit erhöhtem Risiko frühzeitig an kardiologische Fachabteilungen überwiesen werden, noch bevor klinische Symptome auftreten.
Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass die Mammografie damit eine Doppelrolle in der Gesundheitsvorsorge einnehmen könnte. Neben der Früherkennung von Karzinomen bietet das Verfahren durch die KI-gestützte Auswertung eine zusätzliche Sicherheitsebene für die kardiovaskuläre Gesundheit, die über die rein manuelle Befundung durch Radiologen hinausgeht.
