Nomogram for predicting axillary pathologic complete response in cN2–3 breast cancer after neoadjuvant chemotherapy
7.0
来源：
Nature
关键字：
AI radiology
发布时间：
2025-11-25 03:50
摘要：
该研究旨在预测接受新辅助化疗的cN2-3乳腺癌患者的腋窝病理完全缓解率。通过对2016至2020年间276名患者的回顾性分析，发现MRI和超声的影像学指标与临床病理因素显著相关。研究建立的预测模型显示出良好的预测性能，支持根据个体反应制定个性化的外科手术方案。
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关键证据
研究显示49.3%的患者达到了腋窝病理完全缓解。
多变量逻辑回归分析表明，模型3的预测性能最佳（AUC: 0.9）。
整合分子亚型特异性影像和肿瘤特征能够精确预测腋窝病理完全缓解。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究旨在预测接受新辅助化疗的cN2-3乳腺癌患者的腋窝病理完全缓解率。通过对2016至2020年间276名患者的回顾性分析，发现MRI和超声的影像学指标与临床病理因素显著相关。研究建立的预测模型显示出良好的预测性能，支持根据个体反应制定个性化的外科手术方案。