贝叶斯计算器评估固体孤立性肺结节 |
就工业化国家的发病率和死亡率而言，肺癌是最常见的恶性肿瘤之一，在北美和欧洲的发病率最高。高达20%的肺癌最初是以孤立性肺结节的形式发现的，因此肺部恶性肿瘤的早期诊断依赖于孤立性肺结节的快速准确表征。通常在胸部射线或计算机断层扫描上偶然发现孤立性肺结节。在常规胸部射线上，孤立性肺结节发生在约薄膜中，恶性肿瘤的患病率在观察人群中有所不同。在计算机断层扫描上，孤立性肺结节更为常见，其发病率在很大程度上取决于当地的流行病学因素，如地方性寄生虫感染和检查的准入标准。孤立性肺结节的放射学评估的关键点是准确地将病变表征为良性或恶性实体，因为错误表征导致孤立性肺结节的不合理手术和孤立性肺结节中的癌症进展。已经使用不同的统计模型进行了恶性肿瘤预测的尝试，来自不同的临床情况的患者的评价中，无论是从计算机断层扫描筛查方案并参考中心。计算机断层扫描筛查模型主要侧重于临床和放射学特征，而在转诊中心开发的模型试图整合来自临床，成像和功能研究的数据。到目前为止，文献中已经发表了一些后一种孤立性肺结节恶性计算器。据所知，只有三种出版物提供了足够的信息来重现模型并比较其在新案例系列中的准确性。
贝叶斯分析可以非正式地描述为以概率形式总结证据的方法。通过将预测试概率与所收集的每个特征的导出概率相结合，可以估计事件的最终概率。为了更全面地描述贝叶斯分析及其在医学中的应用。然而，重要的是要强调如何在没有考虑每个特征的完整数据集的情况下设计贝叶斯计算器，更大的数据允许更可靠的预测。
根据指南建议，概率分析正式进入孤立性肺结节的诊断检查，其中写道：“在每个患有孤立性肺结节的患者中，建议临床医生通过临床判断或定性评估恶性肿瘤的预测试概率或通过使用经过验证的模型进行定量分析。“预测试概率是贝叶斯分析中要考虑的第一个因素。至于的孤立性肺结节，预试验概率可以旨在作为在所检查的人口孤立性肺结节的患病率估计，与患病率在很大程度上变化的研究设计和人口特征。被认为是恶性肿瘤预测因子的特征包括临床和放射学因素。根据研究人群和作者的临床情况，包括患者年龄、吸烟史、早期肿瘤、咯血、最大结节直径、结节形态、空洞情况下的壁厚、固体或非固体，考虑了不同的特征。密度、叶定位、生长速度，密度对比增强摄取和其他。
开发新计算器的主要目标是减少假阴性结果的数量并限制假阳性结果。假阴性结果是错误标记为良性的恶性结节，其由于诊断延迟和癌症进展而代表通常不可逆的损伤。假阳性结果是错误标记为恶性的良性结节，由于患者接触不必要胸廓切开术以及相关的发病率和死亡率，这可导致轻微但仍然不可逆的损害。次要目标是评估手术阈值如何以及在何种程度上影响当前和建议的贝叶斯模型中的积极和不确定结果。
关于贝叶斯分析的研究及其在孤立性肺结节中的应用一直与决策分析有关。医学决策分析是根据最大预期效用的应用推荐行动方针的学科，被视为各种不同因素的总和，包括死亡率，预期寿命，生活质量，发病率，安全性，成本效益和很多其他的。
概率分析将恶性肿瘤的定量估计值作为风险的百分比而不是二元选择。这些分级值可以用于通过使用低和高决策阈值将孤立性肺结节分类为三种不同的风险类别。
低风险孤立性肺结节：这些结节几乎总是良性的。在这些情况下，恶性肿瘤的发生率很低，通过计算机断层扫描成像评估稳定性并通过长期随访被认为是可接受的。
中度风险孤立性肺结节：对这些结节的分析尚无定论。通过在决策分析中添加信息可以解决大多数这些案例; 例如，通过进行进一步的成像或功能研究。
高风险孤立性肺结节：这些结节通常是恶性的。在这些情况下，恶性肿瘤的可能性非常高，以至于不能通过成像来延迟活检或手术诊断。
孤立性肺结节的决策阈值不是由证据定义的，因为它们取决于许多因素，包括治疗可能带来的益处或伤害。特别是如果对观察阈值为5%达成一致意见，则对手术阈值的共识不太明确，因为有许多关于疾病流行，患者偏好和合并症，手术风险因素和高级诊断测试可用性的考虑因素和新的治疗方法。
在活组织检查或间隔证实孤立性肺结节的病例系列中，通过使用提出的贝叶斯计算器而不是当前预测模型获得了减少的假阴性和假阳性结果的数量。通过引入一些新的类和选项以及丢弃一些先前提出的特征，可以获得更准确的结果。特别是，拓宽了形态学选项，以更好地定义“分叶”类的边缘类型，由于包含的结节外观非常不同，因此看起来过于模糊。根据中心患者的临床发现的罕见性，咯血和结节空洞不包括在预测特征中，可能反映了较小的平均结节直径。所有似然值均来自研究人群数据，但一个特征除外，即“烟雾暴露> 40包年”，因为测试的孤立性肺结节和孤立性肺结节臂都缺乏结节。
成像特征由两位在胸部成像方面具有不同经验的放射科医师分别收集，然后进行比较，以最大限度地降低数据误收集的风险。尽管分析特征收集差异的专门研究超出了研究范围并且未进行，但两组收集的数据在很大程度上是相互一致的。差异很少，几乎完全归因于直径测量的微小差异。在这几个案例中，通过联合讨论在不到十分钟内达成了共识。
朴素贝叶斯模型首先在其他类型的贝叶斯分类器中被选择，因为这是在原始工作中描述的模型，其次是因为它相对容易构建并且足够适用于范围。
研究结果至少受到三个限制。首先，特定功能缺少部分可变信息。即使贝叶斯分类器可以应用于不完整的数据，也必须承认较小比例的数据可以限制最终估计的可靠性。
其次，拟议的模型产生了更大的不确定结果。这在某种程度上是由研究设计所预期的，因为以前和错误地认为具有确定性质的孤立性肺结节现在被正确地识别为不太可能是恶性或良性的。认为更多数量的孤立性肺结节具有不确定的结果是可接受的牺牲，因为绝大多数此类病例呈现正电子体层扫描或具有非常长的视觉终端。这些结节必须继续进行后续治疗，并且可以通过根据其恶性肿瘤的上升概率从后续成像到针吸活检进行进一步测试来更好地区分。由于低生长速率和侵略性，具有正电子体层扫描结果或低的孤立性肺结节中的小诊断延迟可被认为是可接受的。
第三，该研究的另一个限制是缺乏朴素贝叶斯模型的校准。理论上，校准会导致更准确的风险预测值，而必须证明该特定任务的诊断改进。然而，缺乏校准可能会限制预测值的准确性，因此它们不会指出孤立性肺结节是恶性的实际风险，而是必须用研究中得出的观察和手术阈值来解释。
该模型以循环方式在内部进行验证，以避免引入统计偏差。通过仅允许部分信息进行风险评估，所提出的贝叶斯方法可以很容易地与来自患者的不完整信息集合一起进行。还需要注意的是，由于下游测试的结果可用，计算器如何可以免费连续使用。这使放射科医师和临床医生能够在检查过程中以客观和可重复的方式估计恶性肿瘤的可能性。 |
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| 肺癌的临床表现比较复杂，症状和体征的有无、轻重以及出现的早晚，取决于肿瘤发生部位、病理类型、有无转移及有无并发症，以及患者的反应程度和耐受性的差异。肺癌早期症状常较轻微，甚至可无任何不适。中央型肺癌症状出现早且重，周围型肺癌症状出现晚且较轻，甚至无症状，常在体检时被发现。肺癌的症状大致分为：局部症状、全身症状、肺外症状、浸润和转移症状。 |
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