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人工智能辅助诊断肺结节的临床价值研究

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摘要

背景肺癌是世界上发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,CT早期筛查可降低肺癌患者的死亡率,但目前存在筛查人数多、医师工作量大及漏诊率高等情况。人工智能(AI)为筛查早期肺癌的新兴手段,研究其对肺结节的诊断价值具有重要的临床意义。目的探讨AI诊断肺结节的应用效果和临床价值。方法选取2017年7月-2019年7月于锦州医科大学附属第三医院确诊的120例肺结节患者(共筛查出256个肺结节)为研究对象。分别采用AI阅片和医师阅片方法判读所有患者的胸部CT,比较两种阅片方式诊断磨玻璃结节(GGN)的阳性率,并采用Kappa检验评定两种方法的一致性。以病理检查结果为"金标准",计算两种阅片方法在恶性肺结节诊断中的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)。结果 AI阅片诊断GGN的阳性率〔87.2%(95/109)〕高于医师阅片〔68.8%(75/109)〕,差异有统计学意义(χ~2=10.686,P=0.001),两种诊断方法的吻合度较弱,Kappa系数为0.019。54个经过病理检查的肺结节中,恶性肺结节47个,良性肺结节7个。AI阅片与医师阅片用于诊断恶性肺结节的灵敏度分别为91.5%、87.2%,特异度分别为57.1%、85.7%,阳性预测值分别为93.5%、97.6%,阴性预测值分别为50.0%、50.0%。AUC分别为0.743、0.845。结论 AI阅片诊断GGN的阳性率更高,用于临床可降低GGN的漏诊率;AI阅片诊断恶性肺结节的特异度低于医师阅片,灵敏度高于医师阅片,建议采取AI联合医师阅片方式应用于临床。

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