CareLit Fachartikel

Mammakarzinom: Mammografie-basiertes Lernmodell zur Risikoprädiktion

N.N. · TumorDiagnostik & Therapie · 2020 · Heft 10 · S. 658-660

Dokument
803519
CareLit-ID
Jahr
2020
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
TumorDiagnostik & Therapie
Autor:innen
N.N.
Ausgabe
Heft 10 / 2020
Jahrgang 41
Seiten
658-660
Erschienen: 2020-12-01 00:00:00
ISSN
0722-219X
DOI
10.1055/a-1299-8089

Zusammenfassung

Eine hohe Brustgewebedichte ist ein bekannter Risikofaktor für Mammakarzinome, doch die Diagnostik ist subjektiv und variiert unter den Radiologen deutlich. Adam Yala und seine Kollegen entwickelten deshalb ein Mammografie-basiertes Lernmodell, das eine genauere Risikovorhersage ermöglicht als die Dichte des Brustgewebes. Damit konnte die Risikodiskrimination im Vergleich zum bekannten Tyrer-Cuzick-Modell (TCM) erheblich verbessert werden.

Schlagworte

TumorDiagnostik & Therapie