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本研究创新性提出基于超声特征构建的评分系统P-BIRADS（点式乳腺影像报告和数据系统），通过多中心前瞻性研究（518例患者/578个肿块）验证其诊断效能与ACR BIRADS相当（AUC 0.83 vs 0.81），但提供更简明的风险分层（mass size/orientation/margin/vascularity等核心指标），为临床鉴别乳腺良恶性病变（mean age 39.5±10.3 y vs 50.2±12.6 y）提供新工具。

　　

亮点聚焦

背景

乳腺癌（BC）作为女性最高发的恶性肿瘤备受关注。需要强调的是，乳腺肿块不等同于肿瘤——它可能源自癌性或非癌性细胞增殖。因此，区分肿块良恶性至关重要，而超声（US）和钼靶等影像评估在其中扮演关键角色。

研究对象

前瞻性纳入2020年8月至2024年3月中国南部（开发集：3家医院）和中部（验证集：1家医院）的连续病例。入组标准：≥18岁女性；ACR BI-RADS 2-5类肿块，其中3-5类需病理确诊（2类为US确认的单纯囊肿）。

人群特征

最终队列包含587例患者（659个肿块）。开发集518例（578个肿块）中，良性组平均年龄39.5±10.3岁（425例），恶性组50.2±12.6岁（153例）；验证集69例（81个肿块）显示相似年龄分布。

讨论

传统ACR BIRADS基于模式识别存在应用变异度高的问题，而借鉴甲状腺影像报告系统（TIRADS）的点式策略（point-based strategy）在本研究中展现出独特优势。P-BIRADS通过量化关键特征（肿块大小、方位、边缘、血流）构建简易评分，为放射科医生提供"决策快捷方式"。

结论

各类影像报告和数据系统（RADS）如BIRADS、TIRADS、PI-RADS等已深刻改变临床实践。本研究证实P-BIRADS在保持诊断效能的同时，通过多模态预测因子和精简风险分级系统（RRS），为乳腺肿块评估开辟了新路径。