| 摘 要： | 目的评价人工智能(artificial intelligence, AI)风险评估对肺结节良恶性鉴别诊断的价值。 方法收集2018年8月至2019年12月唐都医院行胸部CT检查,发现肺结节患者310例,将患者CT影像数据DICOM文件拷贝输入到"FACT人工智能"软件系统对结节进行分析,获得结节的部位、数量、特征(磨玻璃、亚实性、实性)、大小、密度、以及恶性风险概率AI值和Lung-rads分级;其中39例肺结节经过多学科讨论,建议采用外科手术、经皮肺穿刺或者支气管镜下活检等,271例患者进行随访。 结果31例肺结节病理诊断良性14例,分别为结核8例,隐球菌2例,炎性结节4例;恶性25例,分别肺鳞癌2例,腺癌23例。进一步分析,恶性病变的AI风险概率明显高于良性病变(P<0.05);结节AI风险概率与肺结节特点(磨玻璃、亚实性、实性)显著相关(P<0.05),而与数量及边缘毛刺征无显著相关性(P>0.05);肺结节特点(磨玻璃、亚实性、实性)在良恶性之间存在显著性差异(P<0.05),而密度和体积之间在在良恶性之间无显著性差异(P>0.05)。肺结节Lung-rads分级与AI风险概率之间具有显著的相关性(P<0.05)。 结论依据人工智能自动分析良恶性概率AI值对肺结节良恶性鉴别诊断具有一定的价值,值得临床借鉴。
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