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2024 WCLC | 在肺癌筛查和肺结节风险评估中应用自动化计算模型的可行性

08月19日

编译：肿瘤资讯

来源：2024 WCLC

2024世界肺癌大会（WCLC）将于美国当地时间9月7-10日在圣地亚哥举行，旨在为全球肺癌领域的学者、专家、从业人员提供最新临床研究、科学研究成果及广阔的学术交流平台。
近日，WCLC官网已披露部分摘要。早期肺癌检测依赖于对高危个体的筛查，并评估肺结节的恶性风险。经过验证的风险计算模型在肺癌筛查和肺结节分类中具有重要作用，但其应用需要依赖一系列特定的变量。W. Liao团队评估了三种肺癌筛查（LCS）和两种肺结节（LN）恶性风险计算模型所需变量的可用性，并探讨将风险计算模型自动化的可行性。【肿瘤资讯】特此整理，以飨读者。

研究标题：
Missing Variables and the Utility of Lung Cancer and Lung Nodule Risk Calculators

缺失变量与肺癌和肺结节恶性风险计算模型的效用

摘要号：MA18.07

引言

早期肺癌的检出依赖于对健康高危个体的筛查，并评估肺结节（LNs）的恶性概率。经过验证的风险计算模型有助于识别肺癌筛查（LCS）的候选者，并对患有肺结节的个体进行分类。本研究评估了三种LCS和两种LN恶性风险计算模型所需的变量，以评估使用自然语言检索使得风险计算实现自动化的可行性。

方法

对一个前瞻观察性LCS和偶发性肺结节项目数据库进行分析，该数据库从常规生成的临床记录中提取数据。利用初次入组时的信息，研究者评估了三个LCS风险计算模型——PLCOm2012、肺癌死亡风险评估工具（LCDRAT）和Bach模型——以及两个LN恶性风险计算模型——Brock大学和孤立性肺结节恶性风险（Herder）模型的变量构成和可用性。所有LCS患者和符合LCS年龄条件的LN登记者都被纳入三个LCS风险计算模型的分析；所有LN登记者和LCS受试者中Lung-RADS评分为2-4的个体（提示存在肺部病变）被纳入两个LN风险计算模型的分析。

结果

从2015年到2023年，共有13,823人和29,712人分别入组LCS和LN筛查项目。在LCS队列中，8,576人（62%）的Lung-RADS评分为2分以上；LN登记队列中20,507人（69%）符合LCS的年龄标准。总体而言，LCS登记者中分别有1,328人（9.61%）、1,325人（9.59%）和3,926人（28.4%）可获取PLCOm2012、LCDRAT和Bach模型所需的全部变量；137人（0.46%）和1,491人（5.02%）可获取Brock和Herder模型所需的全部变量。受教育程度和肺癌家族史缺失影响了PLCOm2012和LCDRAT模型的使用；缺失Bach模型所需数据的受试者比例少于10%。结节衰减（85%）和边缘特征（93%）相关数据缺失影响了Brock和Herder模型的使用。在符合LCS年龄标准的LN队列中，分别有2,414人（11.77%）、2,414人（11.77%）和10,792人（52.63%）可获取PLCOm2012、LCDRAT和Bach模型所需的全部变量；在LCS队列Lung-RADS评分为2-4的患者中，分别有949人（11.07%）和1,636人（19.08%）可获取Brock和Herder模型所需的全部变量（见表格）。

结论

尽管经过验证的风险计算模型在肺癌筛查者管理和分类中起到重要作用，但它们所需的变量在常规诊疗过程中通常难以获取完全，从而限制了其实际应用。影像报告中关键的结节描述信息缺失最为常见，可能会阻碍使用自然语言处理算法对风险模型进行自动化和应用。

责任编辑：肿瘤资讯-云初
排版编辑：肿瘤资讯-HYF

参考文献

Missing Variables and the Utility of Lung Cancer and Lung Nodule Risk Calculators. 2024 WCLC24. MA18.07