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数字乳房断层合成工具可帮助预测乳腺癌

根据《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，这些女性在进入研究年份时匹配。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。