Studienergebnisse könnten Mammographie-Zeitpläne beeinflussen Für diese Studie untersuchten die Forscher 210.067 Mammographien von 81.824 Patientinnen im Emory BrEast Imaging Dataset (EMBED), das zwischen Januar 2013 und Dezember 2020 gesammelt wurde, wobei sowohl das Mirai- als auch das AsymMirai-Modell verwendet wurden. Sie fanden heraus, dass ihr vereinfachtes Deep-Learning-Modell bei der Vorhersage des Brustkrebsrisikos von einem bis fünf Jahren fast genauso gut abschneidet wie das fortschrittliche Mirai-Modell.
Ihre Ergebnisse unterstreichen auch die klinische Bedeutung der Brustasymmetrie, was darauf hindeutet, dass die bilaterale Unähnlichkeit in Zukunft zu einem wichtigen bildgebenden Marker für das Brustkrebsrisiko werden könnte.
Da die Vorhersagen von AsymMirai leicht zu interpretieren sind, könnte es Radiologen bei der Diagnose von Brustkrebs und der Risikobewertung als nützlicher Begleiter dienen, sagte Donnelly.
« Wir können mit überraschend hoher Genauigkeit vorhersagen, ob eine Frau in den nächsten 1 bis 5 Jahren an Krebs erkranken wird, und zwar ausschließlich auf der Grundlage lokalisierter Unterschiede zwischen ihrem linken und rechten Brustgewebe », erklärte er. « Dies könnte Auswirkungen auf die Öffentlichkeit haben, da es sich in nicht allzu ferner Zukunft darauf auswirken könnte, wie oft Frauen Mammographien erhalten. »
