一种基于人工智能的细胞病理诊断系统在肺癌诊断中的初步应用

• 作者: 孙小蓉 朱强 杨震 梁志欣 王娟 贾艳红 陈良安
• 来源期刊: 解放军医学院学报
• 学科: 医学
• 关键词: 人工智能 细胞病理 快速现场评估 肺癌 活检标本
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 临床研究论著
• 页码范围: 897-900
• 页数: 4页
• 分类号: R730.43
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5227.2020.09.012

摘要

目的 评价一种基于人工智能的细胞病理诊断系统在肺癌诊断中的应用价值.方法 选取解放军总医院第一医学中心2019年3-5月临床拟诊肺癌患者101例,收集肺组织活检标本94例、胸腔积液标本6例及腹水标本1例,男性79例,女性22例,平均年龄(57±10.55)岁.将所有标本涂片、染色,分别采用人工智能细胞病理诊断系统及快速现场评估(rapid on-site evaluation,ROSE)方法进行结果判读,判读结果与后续的金标准病理检查结果进行比较.结果 最终对纳入的101例合格标本进行统计学分析,结果显示人工智能细胞病理诊断与金标准病理诊断的符合率为66.3％,敏感度为67％,特异性为60％(优势性检验 χ2=18.380,P=0.000),提示人工智能细胞病理学诊断对标本属性判断的正确率不高.ROSE诊断符合率为64.4％,敏感度为63.7％,特异性为70％(优势性检验 χ2=15.630,P=0.000),提示ROSE诊断对标本属性判断的正确率也不高.人工智能细胞病理诊断与ROSE方法诊断性能相近,但与金标准病理方法有较大差异.结论 人工智能细胞病理诊断系统可以达到ROSE同等的诊断效果,可以有效减轻病理学检查医务人员工作负荷,提高工作效率,在肺癌诊断领域有一定的推广应用价值.