人工智能支持系统辅助放射科医师评估骨龄

• 作者: 李然然 杨芸晓 高剑波 于湛
• 来源期刊: 临床放射学杂志
• 关键词: 人工智能 深度学习 骨龄评估 中华05
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 肌肉骨骼影像学
• 页码范围: 560-563
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

目的 比较在有无人工智能支持系统辅助下,放射科医师对儿童左手X线平片的骨龄评估效能.方法 回顾性分析280例2 ～15岁患者的左手X线平片.由两名低年资放射科医师分别在有无人工智能支持系统下对以上X线平片进行骨龄评估,评估方法采用适合中国儿童发育标准的中华05法(TW3-Chinese RUS和TW3-Chi-nese Carpal骨龄标准),以两位高年资医师评估结果的均值为参考标准,比较在有无人工智能支持系统下低年资医师评估骨龄的准确率、均方根误差(RMSE)、组内相关系数(ICC)及读片时间.结果 人工智能支持系统对RUS骨及腕骨评估结果与参考标准相比误差在0.5年内的准确率分别为72.3％、82.4％,RMSE分别为0.584年、0.486年;在人工智能辅助下,两位医师对桡骨、尺骨、掌指骨及腕骨评估误差在0.5年内的准确率升高,且差异具有显著意义(P＜0.05),两位医师对手腕部骨龄评估RMSE均减低,但医师2在有无人工智能支持下对腕骨评估的RMSE未见明显统计学差异.相较于医师独立评估,人工智能辅助下,两位医师之间掌指骨及腕骨骨龄评测结果的ICC均高于无人工智能支持结果(0.989 vs 0.981,0.991 vs 0.982).结论 在人工智能支持系统辅助下,低年资医师能提高手腕部骨龄评估准确性及一致性,减少评测时间.