胸部CT结合AI诊断系统对疑似肺结节患者的诊断及对结节类型的评估价值

作者：刘亚斌; 李庆; 周围; 郑常俊; 舒亚

来源：现代生物医学进展, 2022, 22(05): 955-959+949.

DOI：10.13241/j.cnki.pmb.2022.05.032

• 胸部CT
• 人工智能诊断
• 肺结节
• 诊断价值

目的：探讨胸部CT结合AI诊断系统对疑似肺结节患者的诊断及对结节类型的评估价值。方法：选取2019年12月-2020年12月在我院进行CT检查的358例疑似肺结节患者，将其按照随机数字表法分为两组：对照组（放射科医生根据CT扫描结果，通过人工阅片分析记录检出结节数量和影像特征），观察组（将CT扫描结果导入AI辅助诊断系统，经AI运算得到结节检出数量和影像特征）。AI辅助系统IMsight用于肺结节的图像分析和自动检测。通过组织病理学确定结节的良恶性。绘制受试者工作特征曲线（ROC）曲线以评估AI和CT结合图像的诊断价值。结果：病理结果最后确诊结节数量736个，恶性结节139个（18.89%），良性结节597个（81.11%）。观察组诊断结节数量717个，检出率97.42%，对照组诊断出结节数量603个，检出率81.93%。观察组较对照组的结节检出率、阳性检出率升高（P<0.05），漏检率和假阴性率均显著降低（P<0.05）。当结节小于10 mm时，观察组较对照组的检出率升高（P<0.05），观察组较对照组对磨玻璃密度结节和实性结节检出率升高（P<0.05），观察组较对照组位于胸膜结节检出率升高（P<0.05）。观察组较对照组AUC(P<0.05)，表明AI系统下的结节检出准确率高。ROC曲线显示观察组的敏感性和特异性分别为88.39%和89.68%，对照组的敏感性和特异性分别为75.24%和82.34%，观察组较对照组的ROC曲线敏感性和特异性升高（P<0.05）。结论：AI辅助诊断系统可有效提高肺结节的检出率,减少误检率及漏检率,值得在肺结节CT检测中应用推广。

• 单位
  成都医学院第一附属医院