双闭环管理人工智能质量控制模式在产前超声切面质量控制中的应用价值

Value of double closed-loop management artificial intelligence in quality control of obstetric ultrasound sections

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摘要目的:探讨双闭环管理人工智能产科超声标准切面质控模式的应用效果。方法:选取华中科技大学协和深圳医院2021年第一季度和第二季度在产前超声人工智能智慧云平台上传的数据（345例共15475帧产科超声图像切面）进行人工智能质控，并在第一季度质控后针对质控结果进行学习。统计并利用χ2检验对比两季度的切面标准率、基本标准率与非标准率的差异，分析两季度质控图像不标准的原因，利用申诉-专家质控的双闭环管理方式检测AI质控的准确性。结果:与第一季度相比，第二季度切面标准率由80.76%提高到83.90%，非标准率由5.36%下降到3.33%，完全达到标准切面要求的切面由14.3%提高到42.9%，完全不符合要求的切面由23.8%减少到0，差异均具有统计学意义（χ2=24.687、0.050、1.200、5.676，P＜0.001、＜0.001、=0.040、=0.017）；双闭环管理方式显示人工智能质控准确率为98.5%。结论:双闭环管理人工智能质控模式是一种客观、准确、高效、便捷的质控方式，该模式有利于提高产前超声检查的切面标准度，在产前超声质控工作中具有较高的应用价值。