美國麻省總醫(yī)院Lehman等報(bào)告，一種用于評(píng)估乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)的深度學(xué)習(xí)模型可以支持可行和有效的基于風(fēng)險(xiǎn)的篩查，并優(yōu)于傳統(tǒng)模型，可在大型篩查隊(duì)列中確定注定會(huì)發(fā)展為癌癥的患者。（J Natl Cancer Inst. 2022年7月25日在線版）

與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)模型相比，深度學(xué)習(xí)乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)模型的準(zhǔn)確性有所提高，但尚未進(jìn)行前瞻性測試。該研究比較了從患者之前的乳房X光檢查中得出的深度學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的準(zhǔn)確性，以前瞻性地識(shí)別即將進(jìn)行篩查隊(duì)列中的癌癥患者。

研究收集了2017年9月18日至2021年2月1日在5家機(jī)構(gòu)篩查的57 617例連續(xù)患者的119 139份雙側(cè)乳房X線照片數(shù)據(jù)。從電子病歷中檢索患者人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，通過區(qū)域腫瘤登記鏈接確定癌癥結(jié)果，并使用Wilcoxon和Pearson卡方雙側(cè)檢驗(yàn)對風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行比較。研究比較了深度學(xué)習(xí)、Tyrer-Cuzick和美國國家癌癥研究所乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具（NCI BCRAT）風(fēng)險(xiǎn)模型的性能和受試者工作特征曲線下面積（AUC）。

結(jié)果顯示，深度學(xué)習(xí)模型（8.6，95%CI 7.9~9.4）相比Tyrer-Cuzick模型（4.4，95%CI 3.9~4.9）和NCI BCRAT模型（3.8，95%CI 3.3~4.3，P<0.001），每千名篩查患者中癌癥檢出的風(fēng)險(xiǎn)更高。深度學(xué)習(xí)模型的AUC（0.68，95%CI 0.66~0.70）高于Tyrer-Cuzick模型（0.57，95%CI 0.54~0.60）和NCI BCRAT模型（0.57，95%CI 0.54~0.60）。與Tyrer-Cuzick模型和NCI BCRAT模型相比，深度學(xué)習(xí)模型對前50個(gè)百分位風(fēng)險(xiǎn)的模擬篩查在統(tǒng)計(jì)上明顯發(fā)現(xiàn)了更多的癌癥患者（P<0.001）。

（編譯 魯雅麗）