人工智能S-detect联合超声弹性成像技术对良恶性甲状腺结节鉴别诊断的价值

目的 探讨采用人工智能超声智能化诊断(S-detect)联合超声弹性成像技术对良恶性甲状腺结节鉴别诊断的价值。方法 选取2021年06月-2022年10月收治的共计317例甲状腺结节患者,以病理学检查结果作为金标准,采用人工智能S-detect、超声弹性成像技术及联合检查进行检查,比较三组检查方法的诊断效能(准确性、灵敏性、特性、阳性预测值、阴性预测值)。结果 317例患者共计347个甲状腺结节,其中恶性结节216个(62.25%),良性结节131个(37.75%);人工智能S-detect组恶性结节为195个,超声弹性成像技术组恶性结节为186个,联合检查组恶性结节为209个;联合检查诊断准确性、灵敏性、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为94.81%、91.60%、96.76%、94.49%、95.00%,人工智能S-detect组分别为85.88%、78.63%、90.28%、83.06%、87.44%,超声弹性成像技术组分别为85.01%、83.21%、86.11%、78.42%、89.42%;联合检查鉴别诊断准确性、灵敏性、特异性、阳性预测值、阴性预测值较单一检查更高(P<0.05)。结论 人工智能S-detect联合超声弹性成像技术应用于良恶性甲状腺结节诊断中,诊断价值较高,联合检查能够提高检查结果的准确性、灵敏性、特异性等,为甲状腺结节良恶性诊断提供良好的诊断依据。