數(shù)字乳房斷層合成工具可幫助預測乳腺癌

根據(jù)《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，這些女性在進入研究年份時匹配。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。

總體而言，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。