人工智能辅助诊断系统在肺结节CT检测中的应用初探

• 作者: 伍建林 孙丽杰 德爱玲 沈嘉伦 沈晶 王艳丽
• 来源期刊: 中国保健营养
• 关键词: 肺结节 检出率 漏诊率 效率
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 调查分析
• 页码范围: 263-264
• 页数: 2页
• 字数: 200字
• 语种: 中文

摘要

目的:通过比较放射科医师和人工智能(artificial intel igence,AI)辅助诊断系统对肺结节的检出时间 、检出率及准确性,探讨人工智能技术在肺结节CT(com-puted tomograph,CT)检测中的应用价值.材料和方法 :收集我院胸部高分辨CT平扫检查病例190例,分为三组:人工智能(AI)辅助诊断组(A组)、放射科医师组(B组)及放射科医师结合人工智能诊断组(C组),记录其结节检出数及阅片时间.比较每组对肺结节的检出时间 、检出率 、假阳性率及效率.统计学分析采用SPSS 20.0,p<0.05为差异有统计学意义.结果 :本研究A组检出肺结节假阳性率为52.9％;B组共检出肺结节漏检率为44.2％.C组肺结节的平均检出时间明显小于B组(361±211秒,522±259秒;p<0.001).在B组中医生所漏检的肺结节中,有448个为 ≤5mm的微小肺结节,有54个为>5mm的肺结节.结论 :AI辅助诊断系统对肺结节具有较好的检出能力,能够提高放射科医生的阅片效率并降低放射科医生的漏诊率,但同时具有一定的假阳性率.在医生单独诊断组中,漏诊肺结节大部分为 ≤5mm的微小肺结节.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伍建林	大连大学中山临床学院	114	541	13.0	18.0
2	沈晶	大连大学中山临床学院	24	86	4.0	9.0
3	孙丽杰	大连大学中山临床学院	10	75	4.0	8.0
4	德爱玲	大连大学中山临床学院	2	2	1.0	1.0
5	王艳丽	大连大学中山临床学院	1	2	1.0	1.0
6	沈嘉伦	大连大学中山临床学院	1	2	1.0	1.0