基于计算机辅助诊断的人工智能在甲状腺TI-RADS分类中的临床应用价值
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- 2021年2月6日
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摘要
目的：探讨基于计算机辅助诊断的人工智能(安克侦CAD)在甲状腺TI-RADS分类中的临床应用价值。
方法：培训成都4家三甲医院低年资超声医师进行TI-RADS分类，收集2019年11月至2020年1月经超声检查的甲状腺结节患者，纳入经细针穿刺和手术病理证实的甲状腺结节300个，其中恶性134个(44.67%)，良性166个(55.33%)。分成超声医师、安克侦CAD、超声医师+CAD三组，按照Kwak和ACR TI-RADS分类标准计算各组对甲状腺结节的诊断价值。
结果： (1)超声医师、安克侦CAD、超声医师+CAD的TI-RADS分类在甲状腺结节良恶性之间有差异(P<0.05)。(2)超声医师、安克侦CAD、超声医师+CAD按Kwak和ACR TI-RADS分类标准对甲状腺结节诊断的ROC曲线下面积分别为0.74、0.64, 0.93、0.92, 0.96、0.89。(3)按照临床实际运用的Kwak TI-RADS分类≥4B类和ACR TI-RADS 4类为良恶性结节诊断截点，不同诊断模式下敏感度、特异度及准确性结果为：Kwak TI-RADS分类：超声医师vs.安克侦CAD vs.超声医师+CAD（71.6% vs. 98.5% vs. 99.3%, 66.3% vs. 35.5% vs. 62.7%, 68.7% vs. 63.7% vs. 79.0%）；ACR TI-RADS分类：超声医师vs.安克侦CAD vs.超声医师+CAD (87.3% vs. 98.5% vs. 99.3%, 23.5% vs. 35.5% vs. 23.5%, 52.0% vs. 63.7% vs. 57.3%)。
结论：低年资超声医师TI-RADS分类诊断效能不及安克侦CAD,低年资超声医师结合安克侦CAD的诊断效能优于单用安克侦CAD。