乳腺超声受检者恶性风险量化分级数据

本数据面向乳腺超声早筛场景，以双侧乳腺结节的位置方位、形态特征、回声特征、钙化状态及 TI-RADS 分级等多维特征为基础，形成受检者个体恶性风险指数、风险分级及相对于不同年龄队列基准的量化偏离结果，能够将传统检查信息转化为结构化、标准化、可解释的高价值医疗健康数据产品。对于数据持有企业而言，该数据可提升原始筛查数据的产品化、资产化和合规流通能力，支撑数据资产评估、登记入表、授权运营及数据交易；对于医疗机构、体检中心和早筛服务企业而言，可用于高、中、低风险人群分层管理和分诊排序，帮助优先配置随访、复查和穿刺活检等资源，提高早筛效率和服务质量；对于医学 AI 企业和算法研发机构而言，其多维原子评分和年龄队列基准可用于风险预测模型、辅助诊断模型和分诊模型的训练、验证与优化，增强模型解释性和临床适配性；对于保险、健康管理及企业客户服务机构而言，可用于重点人群识别、差异化健康管理方案设计和乳腺健康风险干预。（一）原始数据来源于乳腺超声影像AI诊断分析系统导出的单次筛查记录。（二）处理规则：检查月份=由筛查日期提取年月；受检者编号=由用户ID脱敏加工生成；受检者年龄=用户年龄取整；年龄队列按受检者年龄划分为40岁以下、40-49岁、50-59岁、60岁及以上，数据按“年龄队列、受检者编号”升序排列。形态风险分=max(左乳形态分,右乳形态分)，卵圆形、椭圆形、圆形=0分，扁平形=1分，不规则形、分叶状、边界不清=2分；回声风险分=max(左乳回声分,右乳回声分)，高回声=0分，等回声=1分，低回声、回声不均=2分；方位风险分=max(左乳方位分,右乳方位分)，1、2、3、9、10、11点方向=1分，其余钟点方向及乳头区=0分；若结节是否钙化=是，则钙化风险分=2，若结节是否钙化=否，则钙化风险分=0；TIRADS风险分按结节TI-RADS分级赋值：无=0分，3类=1分，4类、4A类=2分，4B类=3分，4C类=4分，5类=5分。双乳无结节或单侧无结节时，对应侧位置、形态、回声特征分计0分并纳入分析。受检者原始恶性风险分=形态风险分+回声风险分+方位风险分+钙化风险分+TIRADS风险分。队列恶性风险累计=sum(受检者原始恶性风险分)；队列受检人数=n；队列基准恶性风险分=队列恶性风险累计/队列受检人数；恶性风险离均差=受检者原始恶性风险分-队列基准恶性风险分；恶性风险离均差平方=(恶性风险离均差)^2；队列离差平方和=sum(恶性风险离均差平方)；队列恶性风险波动幅度=sqrt(队列离差平方和/队列受检人数)；标准化恶性风险偏离度=恶性风险离均差/队列恶性风险波动幅度。队列最低TIRADS分=min(TIRADS风险分)；队列最高TIRADS分=max(TIRADS风险分)；TIRADS饱和度=[(TIRADS风险分-队列最低TIRADS分)/(队列最高TIRADS分-队列最低TIRADS分)]*100；钙化归一项=钙化风险分-1；TIRADS饱和度归一项=(TIRADS饱和度-50)/50。受检者恶性风险指数记为R，R=标准化恶性风险偏离度+钙化归一项+TIRADS饱和度归一项。受检者恶性风险分级记为G，若R>=-0.74，则G=高风险；若-2.0<=R<-0.74，则G=中风险；若R<-2.0，则G=低风险。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向乳腺超声早筛场景，基于双侧乳腺结节的位置、形态、回声、钙化及TI-RADS分级等多维特征，计算受检者个体恶性风险指数和风险分级，并参照不同年龄队列基准进行量化偏离分析。数据包含1001条记录，来源于乳腺超声影像AI诊断分析系统的单次筛查记录，经脱敏和标准化处理后形成结构化数据，可支撑医疗机构风险分层管理、AI模型训练及差异化健康管理方案设计。