一个级联的临床-超声波-生化模型,用于在甲状腺结节细针吸收活检之前准确预测
Shuhang Gao1, Bojia Liu2, Mengying Tong1
1Department of Ultrasound, The First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian, China.
Frontiers in medicine
|October 6, 2025
概括
一个新的预测模型,B模型,通过减少不必要的细针吸收 (FNA) 活检来帮助甲状腺结节的诊断. 该模型实现了FNA重复减少40%,改善了患者管理.
科学领域:
- 内分泌学 在内分泌学.
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 精细针吸收 (FNA) 活检对于甲状腺结节的诊断至关重要.
- 大约三分之一的患者需要重复FNA,因为最初的结果不确定.
- 需要改进决策工具,以优化FNA程序.
研究的目的:
- 开发和验证一个预测模型 (B-模型),以协助FNA对甲状腺结节的决策.
- 为了减少不必要重复FNA程序的速度.
- 为了提高甲状腺结节管理的精度.
主要方法:
- 从2018年3月到2023年3月对超声波引导的FNA程序进行了回顾性分析.
- 开发一个三阶段物流回归预测模型 (B-模型).
- 在单独的数据集上使用灵敏度,特异性和准确度指标验证B模型.
主要成果:
- 在验证数据集中,B模型的整体准确率为60.1%.
- 敏感度和特异性分别为84.7%和76.7%.
- B-模型将FNA重复的需要降低了40.0% (从255名患者降至153名患者).
结论:
- B模型显示了甲状腺结节特征的强有力的预测性能.
- 实施B模型优化了FNA前诊断工作流程.
- 该模型显著减少了不必要的重复FNA,促进了甲状腺结节的管理.
