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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
甲状腺结节;人工智能;超声;甲状腺影像报告与数据系统
中图分类号：
作者姓名：
杨波;李照喜;朱绘绘;丁建龙
作者机构：
华东疗养院物理诊断科 江苏省无锡市,214065
文献出处：
引用格式：
[1]杨波;李照喜;朱绘绘;丁建龙-.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)[J].中国超声医学杂志,2022(04):370-373
A类：
B类：
可疑,良恶性鉴别诊断,辅助诊断系统,美国放射学会,甲状腺影像报告与数据系统,ACRTI,RADS,甲状腺结节,低年资,高年资,TR4,TR5,截断值,阳性预测值,阴性预测值,相仿,诊断效能
AB值：
0.169686
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