数字化乳腺断层合成工具可帮助预测乳腺癌

根据5月11日发表在《美国医学杂志》上的一项研究，一种基于图像的风险预测模型使用数字乳腺断层扫描(DBT)可以预测阴性筛查检查后的乳腺癌风险科学转化医学．

斯德哥尔摩卡罗林斯卡学院的Mikael Eriksson博士及其同事开发并在内部验证了一个基于dbt的短期风险模型，用于预测阴性筛查检查后的乳腺癌。除了5173名年龄在35岁至74岁、在2014年至2019年期间在美国参加DBT筛查的健康女性的随机样本外，总共包括805例可用的乳腺癌事件。利用衍生风险和美国发病率进行竞争死亡率，建立了绝对风险模型。在遗漏的验证集中，估计绝对风险、辨别性能和风险分层。

研究人员发现，对于一年的风险，辨别性能为0.82，具有良好的校准。总体而言，根据美国预防服务工作组的指南，14%的女性处于高危状态，这是一般风险的19.6倍。在这一高危组中，分别观察到76%和59%的II期和III期癌症和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女性谁可以从额外的或加强的筛查中受益，并可以促进基于风险的乳腺癌筛查的完善方案的发展，”作者写道。

多位作者在评估系统和方法方面拥有专利乳腺癌使用iCAD许可的图像。

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