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目的:评估基于深度学习的人工智能（AI）软件在胸部CT肺结节检出及良恶性诊断的价值。方法:收集2018年6月至2020年4月本院经手术确诊的肺结节患者172例,共切除204枚结节。将172例术前高分辨胸部CT图像导入人工智能识别系统,分别采用人工智能和影像医师阅片检出肺结节及良恶性诊断,对比两种阅片方法的敏感度、阳性预测值及假阳性结节个数。以病理结果为诊断金标准,对比AI与影像医师在恶性肺结节诊断中的敏感度、特异度及受试者工作特征（ROC）曲线下面积。结果:172例胸部高分辨CT共检出796枚真结节;AI与影像医师检出结节的敏感度分别为90.5%和75.0%,阳性预测值分别为74.5%和99.7%,假阳性结节总数分别为247个和2个。204枚经手术切除的结节中,AI、影像医师及AI联合影像医师诊断恶性肺结节的敏感度分别为93.3%、78.5%和98.6%,特异度分别为34.8%、79.7%和79.7%;AI、影像医师及AI联合影像医师诊断恶性肺结节的ROC曲线下面积分别为0.641、0.791和0.819。结论:AI检测肺结节的敏感度明显高于影像医师,但AI假阳性率亦较高;AI联合影像医师诊断恶性肺结节效能高于AI或影像医师单独诊断;建议AI联合影像医师共同检出肺结节和良恶性诊断,可以降低漏诊率、提高诊断正确率。 相似文献
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