人工智能辅助诊断系统对急性白血病诊断价值Meta分析

摘要

目的 应用Meta分析综合评价的人工智能(artificial intelligence, AI)技术辅助诊断急性白血病的潜在价值。方法 研究人员对Ovid-Medline、Embase、IEEE Xplore和Cochrane Library等四个数据库进行系统检索，截至2023年6月1日，以“人工智能、急性白血病、骨髓穿刺、血涂片、辅助诊断分析”为主题词进行检索，对纳入的文献采用Stata 17.0,RevMan 5.4和Meta-Disc 1.4软件进行了Meta分析。结果 共纳入了15项研究涵盖了20 214张图像，合并灵敏度、特异度、阳性似然比(positive likelihood ratio, PLR)、阴性似然比(negative likelihood ratio, NLR)、诊断比值比(diagnostic odds ratio, DOR)分别为0.96 (95%CI:0.92～0.97), 0.97 (95%CI:0.94～0.98), 29.9 (95%CI:17.2～51.9), 0.05 (95%CI:0.03～0.08), 652 (95%CI:290～1 464),绘制综合受试者工作特征曲线(summaryreceiver operating characteristic, SROC),计算曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.99。Deeks漏斗图表明不存在发表偏倚，P=0.083。结论 AI技术在急性白血病筛查及早期诊断时的灵敏度、特异度及AUC值均较高，具有临床推广应用的潜在价值，由于本文纳入研究的数量和质量的局限性，使得研究间存在显著的异质性，未来需要对这种异质性的潜在来源进行进一步的分析，为急性白血病AI辅助诊断规范化提供更加准确依据。本研究已在PROSPERO注册(编号：CRD42023480455)。

关键词

人工智能 / 急性白血病 / 诊断 / 筛查