Образования молочной железы категории BI-RADS 4 считаются подозрительными и обычно требуют тканевой диагностики, однако риск злокачественности остается гетерогенным в пределах подкатегорий 4A, 4B и 4C. Авторы разработали и внутренне валидировали интерпретируемую маммографическую модель для стратификации риска внутри этой диагностической категории.
Одноцентровое ретроспективное исследование включило 441 пациента, каждый из которых вносил одно индексное маммографическое образование BI-RADS 4. Исходы верифицированы гистопатологически у 397 образований и лонгитюдной визуализационной стабильностью — у 44. Оценивали три основные модели и модель чувствительности, исключающую BI-RADS. Внутренняя валидация использовала 1000 парных бутстреп-ресамплов на уровне пациента, в которых повторяли импутацию, кодирование, стандартизацию, отбор штрафа, LASSO-отбор и оценку коэффициентов.
Из 441 образования 165 оказались злокачественными. Частота злокачественности составила 15.7% (34/216) в BI-RADS 4A, 46.4% (70/151) в 4B и 82.4% (61/74) в 4C. Финальная модель сохранила BI-RADS 4B, BI-RADS 4C, архитектурные искажения, показатель нерегулярности с дефицитом циркулярности, показатель зазубренности контура и нормализованный GLCM-контраст.
Скорректированные на оптимизм AUC составили 0.770 (95% ДИ 0.729–0.815) для одного только BI-RADS, 0.774 (0.733–0.814) для клинических переменных плюс BI-RADS и 0.841 (0.809–0.877) для полной маммографической модели. Клинические переменные не улучшили валидированную производительность. Полная модель улучшила скорректированную AUC по сравнению с одним только BI-RADS на 0.072 (0.028–0.108) и по сравнению с клиническими переменными плюс BI-RADS на 0.067 (0.029–0.103). Скорректированный intercept калибровки составил 0.002 (−0.209 до 0.208), slope — 1.445 (1.140–1.753).
Внутрикатегориальные AUC составили 0.785, 0.721 и 0.758 для BI-RADS 4A, 4B и 4C соответственно; скорректированная AUC только для патологически подтверждённых случаев — 0.835 (0.799–0.871).
Структурированные и количественные маммографические признаки улучшили внутривалидированную дискриминацию и внутрикатегориальную стратификацию риска по сравнению с одной только подкатегорией BI-RADS. Поскольку предсказанные риски были недостаточно дисперсными, а валидация ограничена одним центром, модель следует использовать только как исследовательский инструмент стратификации риска и приоритизации, а не для замены биопсии. Перед клиническим внедрением требуется внешняя валидация и рекалибровка.