超声人工智能辅助诊断系统在甲状腺结节良恶性诊断中的应用

摘要：

目的:探讨超声人工智能(artificial intelligence,AI)辅助诊断系统在甲状腺结节良恶性诊断中的应用价值.方法:选取2021年11月—2022年2月在汕头大学医学院第二附属医院进行甲状腺常规超声检查的患者217例(428个结节),男性59例,女性158例,年龄19～75岁,平均(47±13)岁.其中经病理证实的患者77例(162个结节),男性17例,女性60例;年龄19～75岁,平均(47±13)岁.采用美国放射协会的甲状腺影像报告与数据系统评估甲状腺结节的良恶性,以中心阅片专家的结果为标准,比较住院医师联合AI辅助诊断前后评估428个甲状腺结节的准确度.以病理结果为"金标准",比较住院医师、住院医师+AI、主治医师、中心阅片专家、AI组评估162个结节的敏感度、特异度、准确度和受试者工作特征曲线下面积(area under curve,AUC).结果:428个甲状腺结节以中心阅片专家的评估结果为标准,住院医师诊断的准确度为88.32%(378/428),联合超声AI诊断系统后准确度提高至94.86%(406/428),差异有统计学意义(χ2=11.89,P=0.001).162个甲状腺结节以病理结果为金标准,住院医师、主治医师、中心阅片专家、AI组诊断的敏感度分别为43.90%、78.05%、75.61%、75.61%,准确度分别为67.28%、84.57%、85.80%、84.57%.住院医师在超声AI诊断系统的辅助下,诊断的敏感度提高到78.05%,准确度提高到82.72%,与主治医师、中心阅片专家、AI组比较,差异均无统计学意义(P>0.05).住院医师、住院医师+AI、主治医师、中心阅片专家、AI组的AUC分别为0.596、0.812、0.824、0.816、0.816.住院医师组在超声AI诊断系统的辅助下诊断效能明显提高,与主治医师、中心阅片专家组比较,差异均无统计学意义(P>0.05).结论:超声AI辅助诊断系统在甲状腺结节良恶性诊断中的具有较高的价值,可以提高住院医师的诊断效能.

关键词：甲状腺结节、超声检查、甲状腺影像报告与数据系统、人工智能

所属期刊栏目：37

分类号：R736.1(肿瘤学)

在线出版日期：2024-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：152-156