人工智能技术辅助诊断肺小结节的临床应用价值

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中文摘要：目的探讨人工智能(AI)技术辅助诊断肺小结节的临床应用价值。方法回顾性分析我院 2021 年 1 月～2023 年 4 月经手术病理证实的 340 例肺小结节(472 个结节)患者，所有患者均行CT扫描检查，比较人工、AI结合人工两种阅片方法的单一结节平均检出时间，并以手术病理检查为金标准，对比不同结节特征的漏误诊情况、肺小结节的检出情况和诊断效能。结果 AI结合人工阅片平均每例阅片时间为(145。36±32。78)s，显著低于人工阅片的平均每例阅片时间(443。39±98。87)s(t=52。758，P<0。001)。在 340 例患者 472 个肺小结节中，AI结合人工阅片对结节位于中央区、外周区、胸膜区、直径<3mm、直径 3～5mm、纯磨玻璃和实性结节的漏误诊率均低于人工阅片(P<0。05)，其余结节特征的漏误诊率对比差异无统计学意义(P>0。05)。340 例患者的 472 个肺小结节中，金标准检测出恶性 22 例(4。66%)，良性 450 例(95。34%);人工阅片检出恶性 14 例，与金标准一致性一般(Kappa=0。536);AI结合人工阅片检出恶性 20 例，一致性较好(Kappa=0。843);AI结合人工阅片对肺小结节的各诊断效能均高于人工阅片，假阳性率低于人工阅片(P<0。05)。结论 AI结合人工阅片肺小结节检出率高，具有良好的临床应用价值。

作者：

杨嫚

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作者单位：

福建省汀州医院影像科,福建龙岩 366300

关键词：

人工智能 CT扫描肺小结节筛查检出率

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9463.2024.06.017

中国现代医药杂志

北京航天总医院

中国现代医药杂志

影响因子：0.689

ISSN：1672-9463

年,卷(期)：2024.26(6)