AI超声智能辅助诊断系统对甲状腺结节诊断价值的初步探讨

目的:利用人工智能(AI)超声智能辅助诊断系统评估甲状腺结节的良恶性,并与不同年资超声医师的诊断效能进行对照分析,探讨AI在甲状腺结节诊断中的应用价值。方法:回顾性分析有明确病理结果的甲状腺结节超声图像,由3名超声医师独立分析,按照Kwak版TI-RADS标准进行分类。同时利用AI智能辅助诊断系统进行TI-RADS分类并给出良恶性概率值。结果:本研究共分析了176例195个甲状腺结节,包括恶性结节86个,良性结节109个。以TI-RADS 4a或4b以上考虑恶性,AI诊断的敏感性、特异性、准确性及ROC曲线下面积(0.955)均最高,高年资医师次之,而低年资医师和社区医师的诊断效能相对较低。当AI恶性概率的截断值为0.48,Youden指数为0.812时,其敏感性和特异性分别达到89.5%,91.7%,具有最佳诊断效能。结论:AI智能辅助诊断系统对甲状腺结节具有较高的诊断价值,诊断效能明显优于低年资超声医师和社区医师,具有广阔的临床应用前景。