动态AI超声辅助诊断系统可减少甲状腺结节的不必要的细针吸收
Fang Li1, Shuang Tao2, Ma Ji1
1Department of Ultrasound, Shanghai General Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China.
Journal of clinical ultrasound : JCU
|May 10, 2025
概括
与ACR TI-RADS相比,一个新的动态人工智能 (AI) 系统可以提高甲状腺结节诊断的准确性. 这种人工智能系统的疗效与细针吸收 (FNA) 活检相美,有可能减少侵入性手术.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能在医学中的应用
- 甲状腺结节诊断 甲状腺结节诊断
背景情况:
- 甲状腺结节很常见,需要准确的诊断方法.
- 目前的诊断方法包括ACR TI-RADS和细针吸收 (FNA) 细胞病理学.
- 需要提高诊断效率和减少侵入性.
研究的目的:
- 为了比较ACR TI-RADS的诊断效率,单独使用FNA,以及用于甲状腺结节的动态AI诊断系统.
- 评估人工智能系统的性能与术后病理学的黄金标准相比.
主要方法:
- 在三家医院对1035名患者进行了回顾性和前性研究.
- 对AI系统和FNA的诊断准确度,灵敏度,特异性,ROC和 κ-因子的评估.
- 与术后病理学的比较作为黄金标准.
主要成果:
- 动态人工智能系统在各种患者人口统计和结节大小中表现出稳定的诊断性能.
- 与ACR TI-RADS.相比,AI系统的诊断AUC从0.89到0.93显著改善,与ACR TI-RADS.相比.
- 与FNA细胞病理学相比,AI系统在追溯和前性队列中没有诊断疗效的统计差异.
结论:
- 动态的人工智能诊断系统可以提高ACR TI-RADS的准确性.
- 人工智能系统显示了替代活检的潜力,减少了对侵入性手术的需求.
- 人工智能为更准确,更少侵入性甲状腺结节诊断提供了一个有前途的工具.
