목적은 Kaiser 점수를 기반으로 한 임상-영상 다중 매개변수 Kaiser 진단 예측 최적화 모델(이하 "Kaiser⁺ 모델")을 구축하고 검증하여 유방 병변의 악성 위험 진단 효능을 향상시키는 것이다. 방법: 2020년 9월부터 2023년 11월까지 쿤밍의과대학 제1부속병원에서 유방 X선촬영 및 자기공명영상(MRI) 검사를 받은 환자의 임상 및 영상학 자료를 수집하였으며, 모든 병변은 병리학적 검사로 확진되었다. 병변은 7:3 비율로 무작위로 훈련 세트와 검증 세트로 나누었다. 수집된 매개변수는 다음과 같다. 임상 요인: 환자 연령, 초경 연령, 폐경 상태, 유방암 가족력, 체질량지수(BMI); 유방 X선촬영 영상 매개변수: 섬유선 조직 유형, 미세석회화; 유방 MRI 영상 매개변수: 배경 실질 강화, 병변 유형(덩어리/비덩어리), 형태, 경계, 종양 주위 부종, 병변 내부 강화 양상, 종양 주위 혈관 징후, 시간-신호 강도 곡선(TIC) 유형, 확산 가중 영상(DWI) 경계 징후, 겉보기 확산 계수(ADC) 값, 유두 함몰, 피부 두꺼워짐 또는 함몰. 각 병변은 Kaiser 점수 흐름도에 따라 점수화되었다. t검정 및 χ²검정을 사용하여 단일 인자 분석으로 예측 변수를 선별하고 다중 요인 로지스틱 회귀를 통해 진단 예측 모델을 구축하고 열선도(nomogram)를 작성하였다. 수신자 조작 특성(ROC) 곡선 아래 면적(AUC)을 사용하여 Kaiser⁺ 모델과 Kaiser 점수의 진단 효능을 비교하였으며, 교정 곡선을 그려 모델의 교정 능력을 평가하였고, 결정 곡선 분석(DCA)을 사용하여 임상 결정에서 모델의 유용성을 평가하였다. 결과: 본 연구에는 347명의 환자가 포함되었으며 총 347개의 병변 중 217개는 악성, 130개는 양성이었다. 단일 인자 분석에서 연령, 폐경 상태, 유두 함몰, 피부 함몰/두꺼워짐, 미세석회화, 병변 유형(덩어리/비덩어리), 형태, 주위 혈관 징후, DWI 경계 징후, ADC는 Kaiser 점수 외의 유효한 예측 인자였다. Kaiser⁺ 모델과 Kaiser 점수의 AUC는 훈련 세트에서 각각 0.962, 0.914로 통계적으로 유의한 차이(Z=3.363, P<0.01)가 있었으며, 검증 세트에서 각각 0.976, 0.913로 통계적으로 유의한 차이(Z=2.862, P<0.01)가 있었다. 교정 곡선은 Kaiser⁺ 모델의 교정도를 양호하게 보여주었으며, DCA는 Kaiser⁺ 모델이 높은 임상적 가치를 지님을 나타내었다. 결론: 본 연구에서 설계된 Kaiser⁺ 모델은 수술 전 유방 병변 성질 예측에 활용할 수 있으며, 진단 효능이 기존의 Kaiser 점수보다 우수하다.

유방암; 유방 양성 병변; 자기공명영상; Kaiser 점수; 예측 모델; 열선도