关键词:
基于深度学习的人工智能
胸部CT肺结节
良恶性诊断
诊断效能
摘要:
目的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研究,以期为临床诊治提供参考。方法回顾性分析我院自2021年4月至2023年1月收治的接受胸部CT检查并进行病理确诊的肺结节患者183例的临床资料,共检出肺结节271个,其中良性肺结节165个,恶性肺结节106个,对比基于深度学习AI软件与影像学医师对肺结节良恶性诊断结果及ROC曲线。结果基于深度学习AI软件诊断与影像学医师诊断比较肿瘤最大径长度≤10mm、密度为混合磨玻璃的肺结节诊断正确率较高,胸膜相连接结节诊断正确率较低,差异有统计学意义(P<0.05)。基于深度学习AI软件诊断与影像学医师诊断肺结节的准确率、精确度、敏感度及特异性对比,差异无统计学意义(P>0.05)。行ROC曲线分析结果可见,基于深度学习AI软件诊断鉴别肺结节良恶性的曲线下面积为0.877(95%CI:0.758~0.944),影像科医师诊断鉴别肺结节良恶性的曲线下面积为0.851(95%CI:0.725~0.938),二者诊断肺结节的良恶性效能无明显差异(P>0.05)。结论基于深度学习的人工智能(AI)软件在胸部CT肺结节检出工作中具有非常好的诊断效能,应用价值较高。