根据 5 月 11 日出版的《科学转化医学》杂志上发表的一项研究，使用数字乳房断层合成 (DBT) 的基于图像的风险预测模型可以预测阴性筛查检查后患乳腺癌的风险。
来自斯德哥尔摩卡罗林斯卡学院的 Mikael Eriksson 博士及其同事开发并内部验证了一种基于 DBT 的短期风险模型，用于在筛查检查阴性后预测乳腺癌。共有 805 例可用的新发乳腺癌被纳入，此外还有 5,173 名年龄在 35 至 74 岁的健康女性的随机样本，这些女性在 2014 年至 2019 年期间在美国参加 DBT 筛查。使用衍生风险和美国发病率和竞争死亡率，开发了一个绝对风险模型。在遗漏的验证集中，估计了绝对风险、辨别能力和风险分层。
研究人员发现，对于一年的风险，识别性能为 0.82，校准良好。总体而言，根据美国预防服务工作组指南，14% 的女性处于高风险中，比一般风险高 19.6 倍。在这个高风险组中，分别观察到了 76% 和 59% 的 II 期和 III 期癌症以及 0 期癌症。
“鉴于 DBT 风险工具的准确性，它有可能支持放射科医生更好地识别可能受益于额外或增强筛查的女性，并可以促进制定基于风险的乳腺癌筛查的改进方案，”作者写道.
几位作者拥有使用图像评估乳腺癌风险的系统和方法的专利，并获得了 iCAD 的许可。
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