Svensk AI hittar dold risk för hjärtinfarkt

En svensk AI-modell kan upptäcka plack i hjärtats kranskärl som inte syns vid vanlig manuell granskning av röntgenbilder. I en studie med 23 314 personer identifierade AI-programmet sådana förändringar hos betydligt fler deltagare än den mänskliga bildtolkningen, och de AI-upptäckta placken var kopplade till en ökad risk för framtida hjärtinfarkt eller död i kranskärlssjukdom.

Studien leddes av Johan Malmqvist, kardiolog och forskare vid Karolinska Institutet. Deltagarna hade en medianålder på 57 år, 51 procent var kvinnor och ingen hade tidigare känd aterosklerotisk hjärt-kärlsjukdom. De ingick i befolkningsstudien Scapis och följdes under en mediantid på 7,8 år. Under perioden registrerades 287 första koronara händelser, definierade som icke-dödlig hjärtinfarkt eller död till följd av kranskärlssjukdom.

Vid den manuella granskningen gick det att se plack hos omkring 40 procent av deltagarna. AI-algoritmen identifierade däremot plack hos cirka 80 procent. Johan Malmqvist uppger att resultaten visar att även små förändringar som inte kan urskiljas med blotta ögat innehåller information om den framtida risken.

AI-programmet delade in både den sammanlagda plackvolymen och mängden icke-förkalkat plack i sex kategorier. Risken för koronara händelser ökade stegvis med större plackvolym. I kategorin med högst total plackvolym var hazardkvoten 6,36 jämfört med referenskategorin. Även plackvolymer på mer än 0 och upp till 11 kubikmillimeter var förknippade med ökad risk.

Sambandet mellan AI-upptäckt plack och senare koronara händelser fanns även bland personer med kalciumpoäng noll och bland deltagare där den manuella bildtolkningen inte hade identifierat åderförkalkning. AI-mätningen förbättrade dessutom riskbedömningen utöver SCORE2, kranskärlens kalciumpoäng och manuellt bedömda fynd från kranskärlsröntgen.

Johan Malmqvist framhåller att informationen kan vara betydelsefull när läkare och patienter bedömer framtida risk och tar ställning till förebyggande behandling. Studien visar framför allt att AI kan ge ytterligare information för personer som redan har genomgått skiktröntgen av hjärtats kranskärl och kan ge ett bredare underlag vid bedömning av medicinering.

Studien avgör däremot inte om personer utan symtom bör genomgå skiktröntgen av kranskärlen. För att besvara den frågan krävs andra studier. Hjärt-Lungfonden uppger att ett nästa forskningssteg är att undersöka om AI-informationen kan användas för att styra förebyggande behandling på ett sätt som minskar hjärt-kärlhändelser kostnadseffektivt.

Resultaten publicerades elektroniskt den 21 augusti 2026 i JACC: Cardiovascular Imaging. Johan Malmqvist presenterade också Scapis-analysen vid ESC Congress 2026 den 28 augusti i en session om plackavbildning och datortomografi vid kranskärlssjukdom. Han är doktorand vid Institutionen för kliniska vetenskaper, Danderyds sjukhus, vid Karolinska Institutet och forskar om bland annat kardiologi, kranskärlssjukdom och medicinsk bildbehandling.

Johan Malmqvist publicerade i maj 2026 även en separat studie tillsammans med Tomas Jernberg, Ramtin Vedad och Chunliang Wang om utveckling och validering av den djupinlärningsmodell som automatiskt mäter plack i kranskärlen.

Scapis, Swedish Cardiopulmonary bioimage study, omfattar omkring 30 000 personer mellan 50 och 64 år och är inriktad på att tidigt identifiera risk för hjärt- och lungsjukdom. Hjärt-Lungfonden är huvudfinansiär. Inom Scapis 2 återundersöks 15 000 slumpvis utvalda deltagare under 2024–2026 för att bland annat följa hur sjukdom i kranskärlen förändras över tid.

Under 2024 rapporterades drygt 20 000 akuta hjärtinfarkter i Sverige och omkring 4 000 personer avled med hjärtinfarkt. Män stod för cirka 65 procent av fallen och lika stor andel av dem som insjuknade var 70 år eller äldre. Knappt 21 procent av de personer som drabbades av akut hjärtinfarkt avled inom 28 dagar.