AI肺结节诊断系统对孤立性肺结节良恶性诊断效能评估

摘要

目的：探讨基于深度学习的人工智能（artificial intelligence,AI）肺结节诊断系统对孤立性肺结节（solitary pulmonary nodule,SPN）良恶性的诊断效能。方法：回顾性分析病理确诊的肺SPN患者119例，统计AI阅片、影像科年轻医师+AI阅片、影像科专家阅片及多学科会诊4种阅片方式诊断肺结节良恶性的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和约登指数，绘制不同阅片方式诊断肺结节良恶性的ROC曲线。结果：AI诊断恶性肺结节的准确率为84.03%，敏感度为90.00%，特异度为52.63%，阳性预测值为90.90%，阴性预测值为50.00%，约登指数为42.63%。影像科年轻医师+AI阅片诊断恶性肺结节的准确率为85.71%，敏感度为91.00%，特异度为57.89%，阳性预测值为91.90%，阴性预测值为55.00%，约登指数为48.89%。影像科专家阅片诊断恶性肺结节的准确率为90.75%，敏感度为98.00%，特异度为52.63%，阳性预测值为91.60%，阴性预测值为83.30%，约登指数为50.63%。多学科会诊诊断恶性肺结节的准确率为94.12%，敏感度为99.00%，特异度为68.42%，阳性预测值为94.30%，阴性预测值为92.90%，约登指数为67.42%。结论：人工智能肺结节诊断系统可提高年轻医师诊断肺结节的效能，在4种阅片方式中多学科会诊对肺结节良恶性诊断准确率较高，可以为临床决策提供更准确的信息。

关键词

人工智能 / 孤立性肺结节 / 肺癌 / 多学科会诊