Radiology:基于乳腺钼靶的深度学习与传统乳腺癌风险模型在接受MRI补充筛查患者中的诊断准确性比较

2024-02-17 shaosai MedSci原创

最近,乳腺钼靶所实现的乳腺密度评估已被添加到风险评估模型,以改善模型的预测和区分。

MRI筛查目前被推荐用于乳腺癌的常规筛查流程中尤其是对于乳腺癌风险增加的患者。然而,研究显示乳MRI筛查的使用并不精确,在平均风险人群中存在过度使用。

风险评估通常使用传统的模型,包括Tyrer-Cuzick(TC)模型和国家癌症研究所简捷癌症风险评估工具(BCRAT)(也称为Gail模型)。传统的风险模型在很大程度上依赖于乳腺癌家族史,并且只包含了一小部分可获得的围产期数据,如人口统计信息(如年龄、种族和/或民族)、生活方式特征、生殖和激素因素 (如停经年龄) 最近,乳腺钼靶所实现的乳腺密度评估已被添加到风险评估模型,以改善模型的预测和区分。根据传统模型,对于终生风险至少为20%的患者来说,美国放射学会、国家综合癌症网络和美国癌症协会提出除了进行腺钼靶外,每年进行MRI监测。然而,其在临床上的实际筛查价值仍不明趣。


近日,发表在Radiology杂志上的一篇研究比较了基于乳腺钼靶的深度学习(DL)风险评估模型与传统乳腺癌风险评估模型对接受MRI辅助筛查患者的诊断准确性。

回顾性研究纳入了2017年9月至2020年9月在四个机构连续接受乳腺癌MRI筛查的患者。使用Tyrer-Cuzick (TC)和国家癌症研究所乳腺癌风险评估工具(BCRAT) 5年和终身模型以及基于最新乳腺钼靶筛查产生风险评分DL 5年模型来评估风险。传统5年模型的风险评分为1.67%或更高定义为增加风险,传统终身模型的风险评分为20%或更高定义为高风险,DL模型的绝对评分分别为2.3或更高和6.6或更高定义为增加和高风险。模型准确性指标包括癌症检出率(CDR)和阳性预测值(PPV)(筛查时异常发现的PPV [PPV1]推荐活检PPV [PPV2]以及活检PPV [PPV3]),并使用逻辑回归模型进行比较。

研究纳入了2168名接受了4247次高危筛查MRI检查的女性(中位年龄54岁[IQR, 48-60岁])。根据DL模型,高危患者的CDR(每1000次检查)(20.6 [95% CI: 11.8, 35.6])高于TC模型(6.0 [95% CI: 2.9, 12.3]);P < 0.01)和BCRAT (6.8 [95% CI: 2.9, 15.8];P =0 .04)寿命模型。在DL模型确定为高风险的患者中,PPV1、PPV2和PPV3比高危TC (PPV1, 5.0%;PPV2, 12.7%;PPV3, 13.5%;P值范围为0.02 ~ 0.03)和BCRAT (PPV1, 5.5%;PPV2, 11.1%;PPV3, 12.5%;P值范围,0.02 - 0.05)寿命模型更高(PPV1, 14.6%;PPV2, 32.4%;PPV3, 36.4%)。


 
 在有风险评分的患者中,MRI筛查发现的乳腺癌特征

本项研究表明,基于乳腺钼靶的DL风险评估模型确定的高风险患者在乳腺筛查MRI上的CDR高于传统风险模型确定的高风险患者。

原文出处:

Leslie R Lamb,Sarah F Mercaldo,Kimeya Ghaderi,et al.Comparison of the Diagnostic Accuracy of Mammogram-based Deep Learning and Traditional Breast Cancer Risk Models in Patients Who Underwent Supplemental Screening with MRI.DOI:10.1148/radiol.223077

作者:shaosai



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