目的通过分析比较人工智能(artificial intelligence,AI)超声智能辅助诊断系统、美国放射协会(American College of Radiology,ACR)的甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system,TI-RADS)分级及AI+ACR TI-RAD...目的通过分析比较人工智能(artificial intelligence,AI)超声智能辅助诊断系统、美国放射协会(American College of Radiology,ACR)的甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system,TI-RADS)分级及AI+ACR TI-RADS联合诊断效能,研究其对良、恶性甲状腺结节的诊断价值和外科治疗的指导意义。方法前瞻性、连续性采集2021年11月1日至2022年2月26日解放军总医院第一医学中心普通外科医学部甲状腺(疝)外科接受手术治疗的甲状腺结节患者349例(605个结节),男95例,女254例,男∶女比为1.00∶2.67,年龄范围为16~78岁,结节最大径范围0.2~5.6 cm。采用SPSS 26.0、R studio软件进行数据处理,分别统计分析AI、ACR TI-RADS分级及联合诊断诊断效能,并行ROC曲线分析。结果联合诊断的AUC值为0.900,大于AI的0.857及ACR TI-RADS的0.788,差异有统计学意义(Z=7.631,均P<0.001)。联合诊断的灵敏度为95.32%,特异度为84.61%,准确度为92.56%,阳性预测值94.69%,阴性预测值86.27%,漏诊率4.68%,误诊率15.38%,均优于其余两种诊断方法,与术后病理结果有极好符合率(Kappa=0.804,P<0.001)。联合诊断识别不同肿瘤最大径的准确度分别为d≤0.5 cm 89.58%,0.5<d≤1.0 cm 96.09%,1.0<d≤2.0 cm 95.45%,2.0<d≤4.0 cm 87.88%,d>4.0 cm 85.71%,均优于其余两种诊断方法。结论AI+ACR TI-RADS联合应用在甲状腺结节性质评估方面具有一定的初筛价值,联合诊断能更有效地判定甲状腺结节的良恶性。展开更多
文摘目的通过分析比较人工智能(artificial intelligence,AI)超声智能辅助诊断系统、美国放射协会(American College of Radiology,ACR)的甲状腺影像报告和数据系统(thyroid imaging reporting and data system,TI-RADS)分级及AI+ACR TI-RADS联合诊断效能,研究其对良、恶性甲状腺结节的诊断价值和外科治疗的指导意义。方法前瞻性、连续性采集2021年11月1日至2022年2月26日解放军总医院第一医学中心普通外科医学部甲状腺(疝)外科接受手术治疗的甲状腺结节患者349例(605个结节),男95例,女254例,男∶女比为1.00∶2.67,年龄范围为16~78岁,结节最大径范围0.2~5.6 cm。采用SPSS 26.0、R studio软件进行数据处理,分别统计分析AI、ACR TI-RADS分级及联合诊断诊断效能,并行ROC曲线分析。结果联合诊断的AUC值为0.900,大于AI的0.857及ACR TI-RADS的0.788,差异有统计学意义(Z=7.631,均P<0.001)。联合诊断的灵敏度为95.32%,特异度为84.61%,准确度为92.56%,阳性预测值94.69%,阴性预测值86.27%,漏诊率4.68%,误诊率15.38%,均优于其余两种诊断方法,与术后病理结果有极好符合率(Kappa=0.804,P<0.001)。联合诊断识别不同肿瘤最大径的准确度分别为d≤0.5 cm 89.58%,0.5<d≤1.0 cm 96.09%,1.0<d≤2.0 cm 95.45%,2.0<d≤4.0 cm 87.88%,d>4.0 cm 85.71%,均优于其余两种诊断方法。结论AI+ACR TI-RADS联合应用在甲状腺结节性质评估方面具有一定的初筛价值,联合诊断能更有效地判定甲状腺结节的良恶性。