分析肺部影像人工智能诊断系统鉴别诊断肺结节性质

• 作者: 马景旭 陈欢 王红
• 来源期刊: 临床肺科杂志
• 关键词: 肺部影像人工智能诊断系统 肺结节 疾病性质 病理类型
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 842-846
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6663.2021.06.007

摘要

目的 探讨肺部影像人工智能诊断系统对肺结节性质及肺癌病理类型的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析医院2018年3月～2019年3月收治的178例肺结节患者的临床资料,经肺部影像人工智能诊断系统鉴别肺结节性质及肺癌病理类型,所有患者均经手术治疗,肺结节均经病理检查明确良恶性,恶性结节也均明确病理类型.统计肺部影像人工智能诊断系统的鉴别诊断结果;分析该方法与病理检查结果的一致性.结果 本组患者中恶性结节占比38.78％,肺癌患者占比17.98％,且腺癌、小细胞癌、鳞癌、大细胞癌占比分别为71.88％、18.75％、6.25％、3.13％;经肺部影像人工智能诊断系统鉴别有152个良性肺结节,有93个恶性肺结节,有148例患者被诊断为良性肺结节病,有30例患者被诊断为肺癌,其中有21例被诊断为腺癌,有6例被诊断为小细胞癌,有2例被诊断为鳞癌,有1例被诊断为大细胞癌;经Kappa一致性检验,肺部影像人工智能诊断系统鉴别肺结节良恶性、肺癌病理类型结果与病理检查结果的一致性良好(Kappa值=0.801,P=0.015;Kappa值=0.763,P=0.024).结论 肺部影像人工智能诊断系统鉴别诊断肺结节性质及肺癌病理类型结果与病理检查结果一致性均较高,效能良好,值得推广.