已经建立了包括受试者预测风险概况和影像结果在内的风险模型，以客观预测癌症风险。这项研究使用来自国家肺癌筛查试验（NLST）的尺寸匹配结节亚组，评估了与实习生和有经验的影像学医师相比，温哥华风险预测模型的准确性。

选择了来自NLST数据库的100个病例（大小范围：4-20mm），其中包括20例已证实的癌症和80例尺寸匹配的良性结节。由三位经验丰富的胸部影像科医师和三位实习影像科医生独立估算每个病例的癌症概率，然后结合模型的风险预测。仅使用模型生成的结果也使用受试者操作特征（ROC）分析进行估算。计算每个观察条件下ROC曲线下面积（AUC），并使用De Long测试估算统计学显著性。

在估算癌症风险时，人类观察者（AUC值为0.85±0.05 SD）比模型（0.77±0.06）更为准确（P=0.0010），并且使用模型并未提高其准确性（0.84±0.06）。经验丰富的影像科医师表现优于实习医师。人类观察者可以比模型更准确地区分良性与恶性结节的形态，而模型主要依靠结节大小进行风险评估。

对于来自筛查试验的尺寸匹配结节，与温哥华模型相比，经验丰富的影像科医师和实习医师预测结节癌症风险的能力更强，并且使用模型并不提高其准确性。

原始出处：

Heber MacMahon. Accuracy of the Vancouver Lung Cancer Risk Prediction Model Compared with Radiologists. Chest. 11 April 2019.

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