瑞典卡羅林斯卡學(xué)院Eriksson等報(bào)告，基于圖像的風(fēng)險(xiǎn)模型在短期和長期風(fēng)險(xiǎn)評估方面優(yōu)于Tyrer-Cuzick v8模型，可用于識別可能受益于補(bǔ)充篩查和風(fēng)險(xiǎn)降低策略的女性。(J Clin Oncol. 2023年3月17日在線版)

與傳統(tǒng)的基于生活方式/家族風(fēng)險(xiǎn)因素的風(fēng)險(xiǎn)模型相比，基于人工智能圖像分析的乳腺癌短期風(fēng)險(xiǎn)模型具有較高的分辨力。但該圖像分析風(fēng)險(xiǎn)模型的長期性能尚未得到研究。

該研究在2010年瑞典啟動的40~74歲女性乳房X線攝影篩查隊(duì)列中隨機(jī)選擇了8604名女性進(jìn)行了病例隊(duì)列研究，在入組時(shí)收集了乳房X線照片、年齡、生活方式和家庭危險(xiǎn)因素。

在2022年5月，通過登記匹配共發(fā)現(xiàn)了2028例乳腺癌事件(在亞組隊(duì)列中發(fā)現(xiàn)了206例乳腺癌事件)?；趫D像的模型從研究入組乳房X線照片中提取乳房X線特征(密度、微鈣化、腫塊，以及這些特征在左右乳房的非對稱式分布情況)和年齡。Tyrer-Cuzick v8風(fēng)險(xiǎn)模型結(jié)合了自我報(bào)告的生活方式和家族風(fēng)險(xiǎn)因素以及乳房X線攝影密度來估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)。研究者評估了絕對風(fēng)險(xiǎn)，并比較了10年間年齡校正AUC模型的性能(aAUC)。

對于研究入組后1~10年發(fā)生的乳腺癌，基于圖像的風(fēng)險(xiǎn)模型的aAUC范圍為0.74~0.65;Tyrer-Cuzick v8模型相應(yīng)的aAUC為0.62~0.60。對于有癥狀的腫瘤，基于圖像的模型在前3年的aAUC≥0.75。乳房X線影像高密度和低密度的女性表現(xiàn)出相似的aAUC。在10年的隨訪中，根據(jù)基于圖像的風(fēng)險(xiǎn)模型，20%的乳腺癌患者在研究入組時(shí)被認(rèn)為是高風(fēng)險(xiǎn)，而使用基于生活方式的家族風(fēng)險(xiǎn)因素模型，這一比例為7.1%(P<0.01)。 (編譯 何曉敏)