Las enfermedades cardiovasculares, que incluyen todas las enfermedades del corazón y del sistema circulatorio, se encuentran entre las principales causas de muerte en las mujeres. Las enfermedades cardiovasculares no están sujetas a programas de detección, y la detección temprana puede reducir su efecto mortal. Estudios recientes han demostrado una fuerte asociación entre las calcificaciones arteriales mamarias severas y las enfermedades cardiovasculares. El objetivo de este estudio es utilizar los programas de detección de cáncer de mama para detectar la alta gravedad de las calcificaciones arteriales mamarias y, por lo tanto, obtener información indirecta sobre las enfermedades coronarias. Los intentos previos en la literatura sobre la detección de calcificaciones arteriales mamarias a partir de mamografías digitales aún necesitan mejoras para ser utilizados como técnica independiente. En este estudio, un conjunto de datos de mamografías con calcificaciones arteriales mamarias se divide en 4 grados de gravedad, y este estudio tiene como objetivo mejorar su clasificación a través de un enfoque de transfer learning para superar la necesidad de un gran conjunto de datos de entrenamiento. Los rendimientos alcanzados en este estudio mediante el uso de modelos pre-entrenados para detectar cuatro grados de gravedad de calcificaciones arteriales mamarias alcanzaron una precisión del 94% durante las pruebas. Por lo tanto, es posible beneficiarse de la ventaja de los modelos de Deep Learning para definir un marcador rápido de calcificaciones arteriales mamarias junto con los programas de detección de cáncer de mama.