人工智能在肺结节诊断中的应用研究

作者：何花; 胡文滕; 蔺瑞江; 岳鹏; 刘礼新; 魏宁; 马敏杰; 韩彪^*

来源：兰州大学学报(医学版), 2023, 49(02): 61-66.

DOI：10.13885/j.issn.1000-2812.2023.02.011

• 肺结节
• 人工智能
• 鉴别诊断

目的 肺癌早期影像学表现为无明显症状的肺内结节，为提高肺癌筛查效率，本研究拟探讨人工智能（AI）对肺结节及肺结节良恶性诊断的效能。方法 收集2016年3月-2021年4月于兰州大学第一医院胸外科就诊的397例（共416个肺结节）患者的相关临床资料，分析对比AI组、人工阅片+AI组、人工阅片组的诊断性能以及AI诊断系统对不同密度、不同大小结节的诊断准确率。结果 AI、人工阅片+AI、人工阅片组对肺结节良、恶性鉴别诊断敏感度、特异度、准确率分别为94.40%、 46.70%、 73.80%, 92.00%、93.90%、 92.79%, 81.30%、87.90%、83.89%(P<0.001)。AI对实性、亚实性、磨玻璃样、钙化结节诊断准确率分别为67.98%、78.13%、 87.27%、100.00%(P <0.001)。AI对直径0～10、10～20、20～30 mm结节诊断准确率分别为70.97%、82.25%、67.03%(P <0.05)。AI对20～30 mm实性结节准确率较低（60.69%），其中肺结核诊断准确率为28.00%；对0～10 mm亚实性结节诊断准确率也较低（47.62%）。结论 在肺结节良恶性鉴别诊断方面，AI联合人工阅片具有可接受的区分力，可在临床中广泛应用，但AI的误诊率仍较高，需提高AI在20～30 mm实性结节、0～10 mm亚实性结节及肺结核中的诊断准确率。

• 单位
  第一临床学院; 兰州大学; 兰州大学第一医院