人工智能超声结合品管圈活动对低年资超声医师甲状腺结节风险评估能力的作用

摘要：

目的:探讨人工智能（AI）超声结合品管圈在低年资超声医师对甲状腺结节风险评估医疗质量中的效果。方法:以广东省第二人民医院2019年1月至10月共119个有手术病理结果的甲状腺结节的二维声像图作为图像资料。利用AI超声结合品管圈活动对2位低年资住院医师（医师1、2）的甲状腺结节风险评估能力进行持续质量改进。甲状腺结节的良恶性以手术病理作为金标准。甲状腺结节的征象以高年资医师组识别结果为金标准。活动前、后，2位低年资超声医师均采用2017年美国放射学会发布的甲状腺影像报告与数据系统甲状腺结节超声指南评估甲状腺结节，并统计活动前、后2名低年资医师对甲状腺超声检查操作的规范性、图像存储合格率及患者对低年资医师的信任度。绘制活动前、后2位医师对甲状腺结节良恶性诊断的受试者操作特征（ROC）曲线，并采用DeLong检验比较2位低年资超声医师诊断效能的差异。采用McNemar检验比较2位低年资超声医师在活动前、后对甲状腺结节超声征象的识别准确率的差异。结果:AI超声结合品管圈活动前、后，2名低年资医师对甲状腺结节声像图回声的识别准确率均有提高[医师1：47.90% vs 53.78%，医师2：45.38% vs 53.78%），差异具有统计学意义（P=0.031、0.004），其中医师2在活动前、后对甲状腺结节成分、形态、点状强回声方面的识别准确率均有所提高（69.75% vs 80.67%；58.82% vs 63.87%；52.10% vs 56.30%），差异具有统计学意义（P=0.004、0.021、0.031）。活动前、后2名低年资医师诊断甲状腺结节良恶性的ROC的曲线下面积明显提高（医师1：0.878 vs 0.921，P=0.036；医师2：0.824 vs 0.883，P=0.001）。此外，低年资医师的甲状腺超声检查操作规范合格率由60%提高至95%，图像存储合格率由50%提高至90%，患者对低年资医师的信任度由70%提高至90%。结论:AI超声结合品管圈活动可全方位、多维度提高低年资超声医师的甲状腺结节恶性风险评估能力，改善医疗服务质量。

关键词：超声、人工智能、品管圈、甲状腺结节、低年资医师

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资助基金：广州市特色技术项目2023P-TS40;广东省医学科研基金A2023043;广东省颐养健康慈善基金JZ2022001-5;广东省第二人民医院青年人才科研启动基金YQ2020-011

在线出版日期：2024-08-29（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：522-526