基于人工智能的胸部CT肺结节检出及良恶性诊断效能评估

目的：在胸部CT肺结节的阅片中，应用人工智能进行判断，并分析其检出率以及对良恶性诊断效能的评估。方法：将时间节点2020年1月—2023年1月作为病例选择的时间范围，取浦东新区浦南医院收治的80例肺结节患者作为本次研究的对象，利用胸部CT对其进行检查后，阅片过程中分别利用医生阅片以及人工智能辅助阅片，肺结节诊断的金标准为病理检查结果，对比两种阅片方式所获结果。结果：80例肺结节患者经病理检查明确恶性病变38例（47.50%），良性病变42例（52.50%）；通过人工智能辅助阅片法明确恶性病变36例（45.00%），良性病变44例（55.00%）；医生阅片明确恶性病变35例（43.75%），良性病变45例（56.25%）。人工智能辅助阅片灵敏度、特异度、准确率分别为94.74%、90.48%、92.50%，均高于医生阅片的92.11%、85.71%以及88.75%，但差异无统计学意义（P>0.05）。结论：肺结节患者经胸部CT检查后，对检查结果进行判断的时候，可利用人工智能进行辅助，可有效提升阅片效率，对肺结节有较高的检出率，有助于判断结节的良性以及恶性，具有较高临床价值。