换一批超声人工智能在甲状腺可疑结节良恶性鉴别诊断中的应用价值
Application Value of Ultrasound Artificial Intelligence Assisted Diagnosis System in Differential Diagnosis of Thyroid Nodules
摘要目的 探讨超声人工智能(AI)辅助诊断系统在甲状腺可疑结节良恶性鉴别诊断中的应用价值.方法 回顾性分析按美国放射学会甲状腺影像报告与数据系统(ACRTI-RADS)分类3～5类的甲状腺结节289个.将不同年资医师和超声AI辅助诊断系统分为低年资组、高年资组和AI组,分别以TR4、TR5为诊断恶性截断值,比较各组的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值和ROC曲线下面积(AUC).结果 截断值TR4与TR5比较,低年资组、高年资组及AI组AUC分别为0.579 vs 0.752、0.684 vs 0.881、0.678 vs 0.856,差异有统计学意义(P＜0.05).以TR5为最佳截断值时,AI组对甲状腺结节诊断的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值和AUC均高于低年资组(P＜0.05),且与高年资组相仿(P＞0.05).结论 超声AI辅助诊断系统对甲状腺可疑结节的最佳诊断恶性截断值为TR5,其诊断效能高于低年资医师,与高年资医师相仿.
更多相关知识
- 浏览141
- 被引12
- 下载101
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
