Модель риска рака молочной железы на основе глубокого обучения для точного дополнительного скрининга

Важность: По состоянию на сентябрь 2024 года федеральное законодательство требует информировать пациенток о плотности молочной железы — умеренном факторе риска рака молочной железы и известном факторе маскировки опухоли. Этот бинарный показатель — плотная или неплотная молочная железа — применим у 40–50% женщин и оценивается субъективно, при этом между читателями есть вариабельность, что ограничивает его полезность для выбора дополнительной визуализации.

Цель: Сравнить эффективность модели риска рака молочной железы на основе глубокого обучения (DL) с оценкой плотности молочной железы радиологом для прогнозирования будущего рака молочной железы и ложноотрицательных (ЛО) результатов скрининга.

Дизайн, условия и участники: Ретроспективное когортное исследование включало последовательные двусторонние скрининговые маммограммы у женщин 30 лет и старше, выполненные с 1 января 2009 года по 31 декабря 2018 года в 5 центрах крупной университетской системы здравоохранения; наблюдение продолжалось до 31 декабря 2023 года, чтобы можно было оценить 5-летние исходы по раку молочной железы.

Воздействие: Модель риска DL, применённая к стандартным скрининговым маммограммам, и плотность молочной железы, оцененная радиологом и классифицированная по Атласу системы BI-RADS Американской коллегии радиологии.

Основные исходы и методы оценки: Первичными исходами были диагнозы рака молочной железы в течение 5 лет после маммографии и ложноотрицательные результаты скрининга, определённые как исследования BI-RADS 1 или 2 с последующим диагнозом рака в течение 1 года. Баллы риска DL стратифицировали как низкие (<1,7%), промежуточные (1,7–3,0%) или высокие (>3,0%). Частоту рака и ложноотрицательных результатов сравнивали между группами риска DL и категориями плотности молочной железы. Различительную способность оценивали по площади под кривой ROC (AUROC) и сравнивали с помощью теста ДеЛонга.

Результаты: Среди 123 091 маммограммы у 67 019 женщин (медиана [МПК] возраста 58,0 [50,0–67,0] года) 50 974 (41,4%) были отнесены к плотным. Модель DL продемонстрировала значительно более высокую различительную точность, чем плотность молочной железы, при прогнозировании будущего рака (AUROC 0,71 [95% ДИ 0,70–0,72] против 0,53 [95% ДИ 0,52–0,54]; P < 0,001). Частота ложноотрицательных результатов возрастала по мере повышения группы риска DL (2,1 на 1000 исследований в группе высокого риска против 1,0 и 0,6 в группах промежуточного и низкого риска соответственно). У женщин с плотной молочной железой ложноотрицательные результаты встречались чаще, чем у женщин с неплотной молочной железой (1,7 против 0,6 на 1000 исследований; P < 0,001). Добавление плотности молочной железы к модели DL не улучшало её эффективность.

Выводы и значимость: В этом когортном исследовании скрининговой маммографии модель риска DL превосходила плотность молочной железы в оценке риска будущего рака молочной железы и стратифицировала ложноотрицательные результаты скрининга по группам риска. Эти данные поддерживают переход от политик, основанных на плотности молочной железы, к более точным моделям риска, извлекаемым из изображений, для определения доступа к дополнительной визуализации.