Познато е дека одредени карактеристики што се откриваат со мамографија, какви што се присуството на калцификации во млечните артерии или внатрешните торакални артерии (крвните садови што го регулираат дотокот на крв во градниот кош и млечните жлезди) и густината на ткивото (т.е. односот помеѓу различните компоненти на дојката – жлездени, фиброзни или масни – се поврзани со кардиоваскуларен ризик. Сепак, овие параметри сами по себе не даваат јасни индикации за идниот ризик од срцеви заболувања кај пациентите. Калцификацијата на артериите на дојката, на пример, не е поврзана со дебелината, која е главен фактор на ризик за кардиоваскуларното здравје, или пушењето, коешто е уште еден предиктор за срцеви заболувања.

Група научници предводени од Џорџ институтот за глобално здравје (The George Institute for Global Health) во Сиднеј и Кралскиот колеџ (Imperial College) во Лондон затоа се зафатија со развој на автоматизиран систем за анализа на внатрешната структура на дојката за прецизно предвидување на кардиоваскуларниот ризик кај секој пациент. Истражувачите создале алгоритам за длабоко учење кој анализирал податоци од мамографии спроведени кај преку 49 000 жени на просечна возраст од 59 години, кои живеат во Австралија и се вклучени во кохортна студија наречена Лајфпул (Lifepool), студија која следи одреден број пациенти над време. Пациентите останале во контакт со своите лекари во просек девет години. Во овој временски период, 3392 од нив го доживеале својот прв кардиоваскуларен проблем: коронарна срцева болест, срцев удар, мозочен удар или срцева слабост.

Врз основа исклучиво на карактеристиките изведени од мамографијата и возраста на пациентот, новиот систем со вештачка интелигенција бил во можност правилно да го предвиди кардиоваскуларниот ризик кај жените вклучени во базата на податоци, со перформанси споредливи со други алатки кои не се засноваат на овој тип на преглед и кои ја анализираат возраста на пациентот и клиничките варијабли. Перформансите на вештачката интелигенција биле само малку подобрени кога клиничките информации собрани за пациентите, како што се индексот на телесна маса, навиките за пушење, консумирањето дрога или алкохол, статусот на менопауза и употребата на хормонска терапија, биле додадени на мамографските слики и возраста.

Системот ја има таа предност што не бара нова историја на пациентот бидејќи користи податоци што веќе биле собрани за време на мамографијата, алатка за скрининг која е веќе широко распространета меѓу популацијата која е најмногу изложена на ризик од кардиоваскуларни настани. Токму поради ова, како што пишуваат авторите на студијата, мамографијата „има потенцијал да послужи како ‘две-во-едно’ алатка за проценка на ризик, нудејќи ефикасност и за заедницата и за здравствениот систем." Овој тест би можел да се користи за подигање на свеста за кардиоваскуларниот ризик и превенцијата кај жените.