人工智能在甲状腺结节良恶性中的诊断价值

摘要：

目的 探讨超声S-Detect技术在甲状腺结节良恶性中的诊断价值.方法 由3名超声医师对98例患者共136个甲状腺结节的超声图像进行良恶性评估后与S-Detect技术判别结果进行对比.以病理学结果或ATA指南为诊断标准进行对照,分析不同年资医师及S-Detect技术的诊断效能和评价者之间的一致性.结果 136个甲状腺结节中良性病变81个,恶性病变55个.S-Detect技术诊断灵敏度高于低、中年资医师(P＜0.05),特异度低于不同年资医师(P＜0.05),S-Detect诊断准确度为65.44％.S-Detect与高年资医师的诊断一致性中等(Kappa=0.439,P＜0.05).与S-Detect联合诊断可明显提高超声医师的诊断效能(P＜0.05).结论 S-Detect技术在甲状腺结节良恶性诊断中的灵敏度较高.与S-Detect技术联合诊断可明显提高超声医师的诊断效能,具有很好的临床应用前景.S-Detect技术与高年资医师诊断一致性相对较好,未来有助于超声图像的标准化判读.

关键词：超声、甲状腺结节、甲状腺肿瘤、S-Detect

所属期刊栏目：36

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：585-588