多目标人工智能服务的诊断准确性,用于同时评估胸部和腹部CT的16种病理特征
Valentin A Nechaev1, Nataliya Y Kashtanova1, Evgenii V Kopeykin1
1S.S. Yudin City Clinical Hospital, Moscow Department of Health, Moscow 129090, Russia.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|November 13, 2025
概括
一个新的人工智能 (AI) 服务在解释胸部和腹部计算机断层扫描 (CT) 扫描多种病理特征方面显示出高准确性. 虽然大多数AI错误都是轻微的,但尿病的性能需要改进.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 计算机断层扫描 (CT) 具有静脉对比作用,对于癌症的分期和监测至关重要.
- 人工智能 (AI) 的整合有望提高医学成像中的诊断准确性.
- 多目标人工智能服务旨在提高各个解剖区域的效率和精度.
研究的目的:
- 评估多目标AI服务对胸部和腹部CT的16种病理特征的诊断准确性.
- 将AI服务的性能与经验丰富的放射科医生进行比较.
- 根据临床意义对AI错误进行分类.
主要方法:
- 从开放数据集中对229个匿名CT扫描进行了回顾性分析.
- 由四位经验丰富的放射科医生进行独立解释,并由AI服务进行分析.
- 评估16个病理特征,并对错误进行分类 (轻微,中等,显著) 和AUC计算.
主要成果:
- 人工智能服务实现了0.88的整体AUC,超过了放射科医生 (AUC0.78-0.81).
- 临床上显著的错误很少 (5.4%),大多数错误是轻微的 (62.9%) 或中间的 (31.7%).
- 人工智能性能仅在检测尿病时不令人满意.
结论:
- 多目标AI服务在胸部和腹部CT解释方面表现出高的诊断准确性.
- 大多数AI识别的错误在临床上是微不足道的,这表明有可能安全地整合到临床工作流程中.
- 需要进一步开发,以提高AI在检测尿病的性能.


