预测模型可以减少MRI乳腺癌筛查的假阳性

根据杂志上的一项新研究，基于临床特征和影像学发现的预测模型可能有助于降低接受MRI补充乳腺癌筛查的致密乳腺女性的假阳性率放射学．

患有高密度糖尿病的女性乳房乳腺癌的风险要高得多癌症与平均乳腺密度的女性相比。由于乳腺纤维腺组织的掩蔽作用，高乳腺密度也显著降低了乳房x光检查的敏感性，这意味着癌症可能隐藏在致密的乳腺组织中。

由于这些原因，乳房MRI被认为是一个潜在的有用的补充乳房x光检查女性乳腺组织致密。它是诊断乳腺癌最敏感的影像学技术，能很好地区分乳腺病变和异常。研究已经证实了它作为一种可观的附加价值检测工具针对乳腺癌高危人群。

然而，MRI的高灵敏度使其成为一种优秀的筛查工具，这也意味着它经常能检测出原本会被忽视的良性病变。根据这些发现被召回进行额外检查的女性可能需要重复进行核磁共振扫描、定向超声和活检。需要额外的检查可能会引起患者的焦虑，增加医疗费用或导致活检相关的并发症。

荷兰乌得勒支大学医学中心的Bianca M. den Dekker博士说:“在考虑使用乳房MRI作为筛查工具时，降低假阳性回忆率是一个重要的问题。”

在这项新研究中，den Dekker博士及其同事开发了预测模型，以区分MRI筛查的真阳性和假阳性。为了创建模型，他们将MRI检查结果与体重指数、乳腺癌家族史和激素替代疗法的使用等临床特征结合起来。

他们使用了来自致密组织和早期乳腺肿瘤筛查(Dense)试验的数据，该试验评估了在荷兰50至75岁乳腺密度极高的乳腺癌筛查参与者中，乳房x光检查加MRI筛查与单独乳房x光检查的有效性。

在第一轮补充MRI筛查中，454名MRI结果呈阳性的女性中，79人被诊断为乳腺癌乳腺癌这意味着375名女性的MRI检查呈假阳性。基于所有收集到的临床特征和MRI结果的完整预测模型，可以防止45.5%的假阳性召回和21.3%的良性活检，而不会遗漏任何癌症。的模型仅基于现成的MRI检查结果和年龄，可预防35.5%的假阳性MRI筛查和13.0%的良性活检。

den Dekker博士说:“我们的预测模型可以在第一轮补充MRI筛查后识别出大量的假阳性，减少假阳性召回和良性活检，而不会遗漏任何癌症。”“这为女性提供了补充筛查MRI致密的乳房离实现目标又近了一步。”

研究人员打算使用来自不同人群的数据进行验证研究。他们还想研究预测模型在随后的筛选阶段。登德克尔博士指出，研究组的假阳性率从第一轮的79.8‰下降到第二轮的26.3‰。

她说:“这可以部分地解释为先前MRI检查的可用性，这可以比较间隔变化。””事件筛选轮测的假阳性率要低得多，可能需要创建单独的模型。”