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基于AI与人工阅片对肋骨骨折性质诊断价值的比较

         

摘要

目的探究基于深度学习的人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在不同分类的肋骨骨折中的诊断价值。方法回顾性分析77例因胸部外伤导致的肋骨骨折患者的CT图像,首先由两名低年资影像医师及uAI EasyTriage-Rib软件(上海联影医疗公司)分别单独阅片,之后医师使用uAI EasyTriage-Rib软件再次阅片,记录每次阅片时患者的肋骨骨折点、骨折类型及诊断用时。对不同类型肋骨骨折(错位性骨折、非错位性骨折、陈旧性骨折)的检出率、检出准确度、灵敏度及AI诊断中出现的假阳性、假阴性情况进行统计学分析。结果uAI EasyTriage-Rib软件对错位性骨折、非错位性骨折、陈旧性骨折的检出率分别为96.04%、97.02%、98.79%。uAI EasyTriage-Rib软件对3种类型的肋骨骨折的诊断准确度、灵敏度均高于低年资影像科医师(P<0.05);影像科医师借助AI后对不同类型的肋骨骨折诊断准确度高于AI单独诊断(P<0.05);使用uAI EasyTriage-Rib软件的诊断用时显著低于医师单独阅片(P<0.05);uAI EasyTriage-Rib软件对不同类型的肋骨骨折总漏诊率为2.53%。结论AI可以有效地提升影像科医师对不同类型肋骨骨折的诊断效能,具有较高的临床应用价值,且医师与AI联合诊断效能更优。

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