人工智能辅助系统 (S-detect) 和不同经验水平的超声波仪在诊断甲状腺结节方面的比较:一项回顾性研究
Zhenhao Zheng1, Yang Yu1, Jun Li1
1The First Affiliated Hospital of Shihezi University, Shihezi, China.
Frontiers in oncology
|October 22, 2025
概括
人工智能 (AI) 辅助超声波,S-Detect,与甲状腺结节的初级超声波相比,显示出更高的诊断性能. 它的有效性与经验丰富的超声波仪相美,改善了甲状腺癌的诊断.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 甲状腺癌 (TC) 是最常见的部恶性瘤,具有早期转移潜力.
- 传统的超声波诊断依赖于主观的解释,需要客观的工具来提高效率.
- 人工智能 (AI) 具有提高医学成像诊断准确性的潜力.
研究的目的:
- 为了比较人工智能辅助超声波 (S-Detect) 与不同经验水平的超声波专家的诊断疗效.
- 评估S-Detect在区分良性和恶性甲状腺结节中的性能.
- 评估AI对甲状腺结节评估诊断准确性和效率的影响.
主要方法:
- 一项回顾性研究分析了237名患者的315个甲状腺结节,活检/手术确认.
- 超声波仪被分为初级和高级经验组.
- 诊断性能指标包括灵敏度,特异性,准确性,卡帕,尤登指数和AUC在S-Detect和超声波仪之间进行了比较.
主要成果:
- 在灵敏度,特异性,精度,卡帕和AUC (P<0.05) 方面,S-Detect显著超过了初级超声波仪.
- 与先进的超声波仪相比,S-Detect对恶性结节的灵敏度相当,但对良性结节的特异性较低.
- 虽然先进的超声波显示出更高的准确性和一致性,但S-Detect和先进的超声波之间的整体性能并没有显著差异 (P > 0.05).
结论:
- 人工智能辅助超声波 (S-Detect) 在甲状腺结节诊断方面超过了初级超声波仪.
- "S-Detect"的整体诊断性能与经验丰富的超声波专家相美.
- 像S-Detect这样的AI工具在改善甲状腺结节的客观评估方面表现有前途.
