修改的美国放射学学院甲状腺成像报告和数据系统和修改的人工智能甲状腺成像报告和甲状腺结节数据系统:多中心回顾性研究
Xiaoxian Li1, Chuan Peng1, Ying Liu2
1Department of Ultrasound, Sun Yat-sen University Cancer Center, State Key Laboratory of Oncology in South China, Guangdong Provincial Clinical Research Center for Cancer, Guangzhou, China.
Thyroid : official journal of the American Thyroid Association
|November 11, 2023
概括
对甲状腺结节的修订后的风险分层提高了准确性和特异性. 美国放射学学院 (ACR) 甲状腺成像报告和数据系统 (TI-RADS) 和人工智能 (AI) TI-RADS的新标准减少了不必要的细针吸收 (FNA) 活检.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 甲状腺结节风险分层系统,包括美国放射学学院 (ACR) 甲状腺成像报告和数据系统 (TI-RADS),通常具有较低的特异性.
- 目前细针吸收 (FNA) 活检门和分层标准依赖于现有的文献和专家共识.
研究的目的:
- 在ACR TI-RADS和人工智能 (AI) TI-RADS中确定最佳的FNA活检尺寸值.
- 修订AI TI-RADS的分层标准,以提高诊断性能.
主要方法:
- 在6家中国医院 (2017年1月至2021年9月) 进行了2511名患有病理诊断的患者2596个甲状腺结节的回顾性分析.
- 修改的ACR TI-RADS标准:TR3没有FNA,TR4的FNA值增加到2.5厘米.
- 修改的AI TI-RADS标准:6点结节升级为TR5,TR3没有FNA,TR4增加FNA值至2.5厘米.
主要成果:
- 与原始ACR TI-RADS相比,修改ACR (mACR) TI-RADS的特异性 (73%与46%相比),准确性 (74%与51%相比) 和AUC (0.80与0.70) 较高,不必要的FNA率 (UFR) 较低 (25%与48%).
- 经过修改的AI (mAI) TI-RADS表现出类似的改进:更高的特异性 (73%对46%),准确性 (75%对51%) 和AUC (0.81对0.70),具有较低的UFR (24%对48%).
- 对于两个修改后的系统,灵敏度略有下降,但不显著 (mACR: 87% vs. 93%; mAI: 89% vs. 93%).
结论:
- 在mACR TI-RADS和mAI TI-RADS中修订的FNA值和分层标准提高了甲状腺结节风险分层的特异性和准确性.
- 这些修改提高了诊断性能,但并没有大大降低检测恶性瘤的灵敏度.
- 修订后的标准为管理甲状腺结节提供了更有效的方法,减少了不必要的侵入性手术.
