根據(jù) 5 月 11 日出版的《科學轉(zhuǎn)化醫(yī)學》雜志上發(fā)表的一項研究，使用數(shù)字乳房斷層合成 (DBT) 的基于圖像的風險預測模型可以預測陰性篩查檢查后患乳腺癌的風險。
來自斯德哥爾摩卡羅林斯卡學院的 Mikael Eriksson 博士及其同事開發(fā)并內(nèi)部驗證了一種基于 DBT 的短期風險模型，用于在篩查檢查陰性后預測乳腺癌。共有 805 例可用的新發(fā)乳腺癌被納入，此外還有 5,173 名年齡在 35 至 74 歲的健康女性的隨機樣本，這些女性在 2014 年至 2019 年期間在美國參加 DBT 篩查。使用衍生風險和美國發(fā)病率和競爭死亡率，開發(fā)了一個絕對風險模型。在遺漏的驗證集中，估計了絕對風險、辨別能力和風險分層。
研究人員發(fā)現(xiàn)，對于一年的風險，識別性能為 0.82，校準良好?？傮w而言，根據(jù)美國預防服務工作組指南，14% 的女性處于高風險中，比一般風險高 19.6 倍。在這個高風險組中，分別觀察到了 76% 和 59% 的 II 期和 III 期癌癥以及 0 期癌癥。
“鑒于 DBT 風險工具的準確性，它有可能支持放射科醫(yī)生更好地識別可能受益于額外或增強篩查的女性，并可以促進制定基于風險的乳腺癌篩查的改進方案，”作者寫道.
幾位作者擁有使用圖像評估乳腺癌風險的系統(tǒng)和方法的專利，并獲得了 iCAD 的許可。
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