人工智能对早期肺癌结节良恶性鉴别能力探究

作     者：卢辉 李峰 胡庆 庞中好 陈圣杰 蒋志华 顾添一 基红云 LU Hui;LI Feng;HU Qing;PANG Zhong-hao;CHEN Sheng-jie;JIANG Zhi-hua;GU Tian-yi;JI Hong-yun

作者机构：江苏大学附属医院胸外科江苏镇江212001 

基　　金：吴阶平医学基金(No.320.6750.2021-12-3) 镇江市社会发展重大研发项目(No.SH2019063) 江苏大学人才启动基金(No.jdfyRC2017002) 

出 版 物：《临床肺科杂志》 (Journal of Clinical Pulmonary Medicine)

年 卷 期：2021年第26卷第12期

页      码：1870-1875页

摘      要：目的探讨人工智能(Artificial Intelligence,AI)诊断早期肺癌结节的良恶性鉴别的能力。方法本研究采用回顾性分析的方法,在2015年1月-2020年10月的病历资料中收集病理确诊为肺恶性肿瘤患者的肺结节CT图像资料382例及良性肺结节的CT图像资料156例,共538例,分别采用AI阅片和医师阅片两种方法判读所选取的所有患者的胸部CT,对肺结节良恶性鉴别结果进行统计学分析和ROC曲线对比,并用AI二次阅片,采用Kappa检验评定AI阅片的可靠性。结果本研究设计的优化算法的AI阅片读取孤立实性结节(SN)和磨玻璃结节(GGN)CT图像的敏感度、阳性预测值、准确率皆略高于医师诊断的敏感度、阳性预测值、准确率。AI对两类结节两次重复阅片的Kappa值接近1。AI阅片与医师阅片诊断肺结节良恶性的AUC分别为0.934、0.888。结论AI阅片诊断肺结节良恶性的阳性预测值及准确率比临床医师阅片更高,且两次AI阅片结果高度一致。AI在一定程度上可以辅助放射科医师进行SPN良恶性的诊断。

主 题 词：人工智能 肺癌 孤立性肺结节 实性肺结节 磨玻璃样结节 

学科分类：1002[医学-临床医学类] 100214[100214] 10[医学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-6663.2021.12.019

馆 藏 号：203106301...