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肺结节人工智能检测系统的临床应用探索
文献摘要：
目的 研究肺结节人工智能辅助诊断系统在医院门诊中实际临床应用情况以及对于恶性肺结节的诊断准确率分析.方法 回顾性收集本院2018年03月-2020年10月之间肺结节人工智能检测系统的使用情况,统计使用AI系统分析的病例数量和肺结节检测数量,以及医生采纳率和诊断用时.对于在本院进行病理检测或手术的病人,随机匹配相同数量的良性结节病例,收集AI系统对这些结节的恶性预测概率,通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC curve)分析AI系统对于恶性结节的预测准确率.结果 2018年03月-2020年10月本院利用AI系统共分析了14510例患者的胸部平扫CT影像,其中在13539例中检测到有肺结节.AI系统总共检测出151782个疑似肺结节,平均每个CT影像发现10.46个,其中有风险的结节(AI预测风险概率大于30％)为7718个,平均每个CT影像发现0.53个.在AI的辅助下,医生的读片时间缩短了68％.共计有69例患者在本院进行了活检病理或手术检查,ROC分析结果表明AI系统在风险概率为47.3％的阈值下的敏感性为100％,特异性为83.13％,对于恶性肺结节诊断的AUC为0.907(95％置信区间,0.845～0.950).结论 肺结节人工智能辅助诊断系统在实际临床应用中可以有效辅助肺结节的检测,且在肺结节良恶性诊断上具有较好的准确率.
文献关键词：
肺结节;人工智能辅助诊断系统;预测恶性概率
中图分类号：
作者姓名：
邹振宇;杨建丽;姚娟;查永将;印宏坤
作者机构：
新疆医科大学第一附属医院昌吉分院 新疆 昌吉 831100;推想科技 北京 100000
文献出处：
引用格式：
[1]邹振宇;杨建丽;姚娟;查永将;印宏坤-.肺结节人工智能检测系统的临床应用探索)[J].新疆医学,2022(05):524-526,537
A类：
预测恶性概率
B类：
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AB值：
0.256693
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