算法分析多个乳房X光片以提高乳腺癌风险预测

圣路易斯华盛顿大学医学院的一项新研究描述了一种分析乳房X光照片的创新方法，该方法显著提高了预测未来五年内乳腺癌发展风险的准确性。

新方法利用长达三年的乳房 X 光检查结果，识别罹患乳腺癌高风险个体的准确率比标准方法高 2.3 倍，而标准方法仅基于评估临床风险因素(如年龄、种族和乳腺癌家族史)的问卷调查。

该研究于 12 月 5 日发表在《JCO 临床癌症信息学》上。

“我们正在寻求改善早期检测的方法，因为这会增加成功治疗的机会，”资深作者 Graham A. Colditz 医学博士、公共卫生博士、巴恩斯犹太医院和华盛顿大学医学院 Siteman 癌症中心副主任、Niess-Gain 外科教授说道。“这种风险预测的改善也可能有助于预防方面的研究，这样我们就可以找到更好的方法，帮助高风险女性降低五年内患乳腺癌的风险。”

这种风险预测方法建立在科尔迪茨和主要作者 Shu (Joy) Jiang 博士(华盛顿大学医学院公共卫生科学系统计学家、数据科学家和外科副教授)领导的过去研究的基础上。研究人员发现，之前的乳房 X 光检查结果包含大量有关乳腺癌早期迹象的信息，即使是训练有素的人眼也无法察觉这些信息。这些信息包括乳房密度随时间发生的细微变化，乳房密度是衡量乳房中纤维组织与脂肪组织相对含量的指标。

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