人工智能辅助诊疗系统在肺小结节诊断中的应用——附1 650例临床分析

摘要：

目的:探讨人工智能辅助诊疗系统在肺小结节诊断中的临床应用价值。方法:回顾性分析2015年1月1日至2022年10月1日在天津大学附属天津市胸科医院胸外科手术治疗的1 650例肺部小结节患者CT影像资料，对比分析术前AI辅助诊断的恶性概率与术后病理诊断结果。分析AI智能辅助诊疗系统对肺小结节的良恶性的预测能力。结果:1 650例肺小结节患者术后病理诊断分别为肺癌1 391例(84.3%)和肺良性病变259例(15.7%)。两组患者术前AI诊断的平均恶性概率分别为(78.85±22.91)%和(54.91±28.68)%。对本组病例进行AI恶性概率分布的工作特征曲线分析，结果显示曲线下面积为0.768。当恶性概率为81.3%时，敏感度与特异性之和最高，敏感度为0.620，特异性为0.815。分层分析结果显示，AI智能系统对于肺结节诊断的准确性随直径增大升高，0~1 cm、1~2 cm和2~3 cm大小的肺结节诊断的
ROC曲线下面积分别为0.717、0.769和0.804。
结论:人工智能辅助诊疗系统计算出的恶性概率可以用于术前辅助鉴别肺小结节的良恶性情况，准确性与肺小结节直径相关。

关键词：人工智能、肺结节、辅助诊断

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资助基金：天津市科学技术委员会重大科研攻关项目18ZXZNSY00400;天津市医学重点专科建设项目TJYXZDXK-018A;Major Research Project of Tianjin Science and Technology Commission18ZXZNSY00400;Tianjin Medical Key Specialty Construction ProjectTJYXZDXK-018A

在线出版日期：2024-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：466-471