通过分布式人工智能实现CT结肠成像的计算机辅助慢性息肉辨识

目的通过计算机辅助诊断技术（CAD），利用分布式人工智能进行CT结肠成像的病理诊断。材料与方法本研究经人体实验保护局（OfficeofHumanSubjectsResearch）批准。研究内容中涉及健康保险流通与责任法案（HIPAA）的患者知情同意要求并未报批。CT数据采集于24名患有至少一块6mm息肉的病人，相关图样的分析通过计算机辅助诊断（CAD）软件完成，共鉴别268处疑似病灶。每处疑似病灶均由20名来自同一众包平台的知识工作者（KnowledgeWorkers，KWs）判断是否是息肉。为了检验本方法的可重复性，共228名知识工作者参与了两轮病灶鉴别工作。本文中，通过比较知识工作者和CAD软件分析结果的受试者工作特征曲线覆盖面积（AUC）来评价本方法的效果。结果知识工作者的检测水平AUC结果为：第1轮0．845±0．045（标准差），第2轮0．855±0．044。计算机辅助诊断软件（CAD）分析结果的AUC为0．859±0．043，两种方法之间并没有显著区别。根据病灶判断难度分析，容易的诊断中知识工作者表现更佳：第1轮AUC为0．951±0．032，第2轮0．966±0．027（P=0．039），CAD的AUC为0．877±0．048。对于两轮检验都参加的知识工作者而言，第2轮的诊断结果有显著的提升：第1轮AUC为0．759±0．052，第2轮为0．839±0．046（P=0．041）。结论在慢性息肉的诊断方面，分布式人工智能和计算机辅助诊断（CAD）技术的结果之间并无显著差异。