European Radiology：如何让住院医师获得专家级别的乳腺MRI诊断能力？

现阶段，乳腺增强磁共振成像（MRIb）在乳腺成像的各种适应症中得到了广泛的应用。标准应用包括高危患者的筛查、乳腺钼靶和超声检查中不明病变的诊断工作，或乳腺癌患者的治疗计划和监测。此外，最近的数据显示，MRIb对乳腺密度极高的妇女女性进行中度风险筛查很有价值。

由于MRIb的解读具有挑战性，而且解读者之间的一致性较差，因此改进标准化的图像解读是一个重要的研究课题。美国放射学会（ACR）的乳腺成像报告和数据系统（BI-RADS）在目前的第五版中无疑是报告MRIb结果的最广泛接受的标准。然而，使用标准化的BI-RADS，观察者之间的差异性和诊断的准确性也不同。

Kaiser评分（KS）提供了这样的临床决策规则，使用机器学习方法来结合五个独立的MR BI-RADS标准。

(i)毛刺征；

(ii)SI-时间曲线类型；

(iii)病变边缘；

(iv)内部增强；

(v)存在水肿。

这些标准在组合中的权重不同，得出的分数从1 "乳腺癌风险最低 "到11 "乳腺癌风险最高"。然后，这个分数可以直接转化为BI-RADS类别评级（KS 1-4 = BI-RADS 2/3，KS 5-7 = BI-RADS 4，KS 8-11 = BI- RADS 5），并具有相应的临床意义。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究将使用KS进行结构化MRIb报告的住院医师与仅使用MR BI-RADS的有乳腺成像经验的放射医师的诊断性能进行了比较，为临床进一步规范乳腺MR的判析结果、提高诊断准确性提供了支持。

由三位在乳腺成像方面有经验的放射科医生根据MR BI-RADS量表对MRIb进行解读。同样的图像再由三名没有接受过乳腺成像培训的放射科住院医师使用KS来解读。组织学作为金标准，并通过比较ROC曲线的AUC来进行统计分析。 

共有80名女性（中位年龄为52岁）被纳入研究，共包括93个病灶（32个良性，61个恶性）。三位专家读者（AUC 0.723-0.742）以及三位住院医师的个人组内表现相当（AUC 0.842-0.928），分别P>0.05。但是，每位住院医师使用KS的评分明显优于专家使用MR BI-RADS量表的评分（P≤0.05）。 

图 专家评定为BI-RADS 4/5的B2病变，用KS评定为良性。T2 TSE（A），早期（C）和晚期（E）强化后T1脂肪抑制图像，以及右乳的相应放大图（B，D，F）。该病变被专家们评为MR BI-RADS 4或5。将Kaiser评分应用于该肿块病变，没有毛刺、持续强化和不规则边缘，Kaiser评分为3，这是一个良性结果，相当于BI-RADS 2/3。组织学验证显示无肿瘤的乳腺实质，有低级别的假性血管瘤性基质改变，B2

本研究表明，使用KS评估结构化MRIb报告可达到一个客观的诊断分级类别，可帮助住院医师在临床环境中取得比有经验的放射医师更好的诊断效果。

原文出处：

Nina Pötsch,Aida Korajac,Philipp Stelzer,et al.Breast MRI: does a clinical decision algorithm outweigh reader experience?DOI:10.1007/s00330-022-09015-8