基于深度学习成人胸部X线摄影自动分类的临床应用价值

作者：张铭; 柏昆; 梁凯轶^*

来源：医学影像学杂志, 2023, 33(08): 1394-1411.

• 深度学习
• X线摄影
• 胸部
• 自动分类

目的 探讨深度学习胸部X线摄影片辅助诊断系统对成人X线摄影胸片征象的诊断效能及自动分类中的应用价值。方法 选取我院就诊并且行胸部X线摄影平片检查的763例患者。采用Dr.Wise胸部X线摄影片辅助诊断系统检测疾病征象并自动分类胸片优先级，包括正常、可疑异常和危急分类。将诊断报告结果作为标准，测试人工智能辅助诊断系统检测正常胸片、一般异常、危急征象的诊断效能，包括敏感度、特异度、准确率。将诊断报告结果与辅助诊断系统结果相比较，并采用Kappa检验计算两者的诊断一致性。计算使用AI辅助诊断系统后，危急征象胸片的诊断时间。结果 763例患者中按照诊断标准，三个分类分别为：正常280例，一般异常374例，危急征象109例。统计正常胸片的诊断效能：敏感度94.6%,特异度95.7%,准确率95.3%;一般异常胸片的诊断效能：敏感度为84.8%,特异度为83.0%,准确率为84.0%;危急胸片的诊断效能：敏感度为91.7%,特异度为96.8%,准确率96.1%。辅助诊断系统与影像诊断对于正常、危急的诊断一致性较高，kappa值约0.749、0.735(P<0.01)。原报告平均时间约为(55.6±23.7) min。使用AI辅助诊断系统后，危急报告的诊断报告时间约为(10.3±5.6) min。结论 深度学习胸部X线摄影片辅助诊断系统对危急征象的诊断敏感度较高，能有效对胸片进行诊断分类，缩短危急报告诊断时间，优化诊断流程。

• 单位
  上海健康医学院