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TumorDiagnostik & Therapie 2020; 41(10): 658-660
DOI: 10.1055/a-1299-8089
DOI: 10.1055/a-1299-8089
Schwerpunkt Neue Substanzen und Wirkprinzipien
Mammakarzinom: Mammografie-basiertes Lernmodell zur Risikoprädiktion
![](https://www.thieme-connect.de/media/tumor/202010/lookinside/thumbnails/td-12431701_10-1055-a-1299-8089-1.jpg)
Eine hohe Brustgewebedichte ist ein bekannter Risikofaktor für Mammakarzinome, doch die Diagnostik ist subjektiv und variiert unter den Radiologen deutlich. Adam Yala und seine Kollegen entwickelten deshalb ein Mammografie-basiertes Lernmodell, das eine genauere Risikovorhersage ermöglicht als die Dichte des Brustgewebes. Damit konnte die Risikodiskrimination im Vergleich zum bekannten Tyrer-Cuzick-Modell (TCM) erheblich verbessert werden.
Publication History
Article published online:
01 December 2020
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