CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断价值评估

摘要

目的 评估超声肝脏造影报告及数据管理系统(CEUS LI-RADS)联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断价值。方法 选取88例肝细胞肿瘤患者，均通过CEUS LI-RADS评估肝细胞肿瘤的良性与恶性，根据CEUS LI-RADS结果采用人工智能辅助决策模型进行诊断，比较CEUS LI-RADS和人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的单独诊断结果与联合诊断价值，并分析CEUS LI-RADS在不同病理特征肝细胞肿瘤诊断中的价值。结果 CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断灵敏度、准确度高于单一方案诊断，漏诊率低于单一方案诊断，差异均具有统计学意义(P<0.05)。肝细胞肿瘤<5 cm的阳性患者和阴性患者CEUS LI-RADS分类LR-1～LR-3、LR-4、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。肝细胞肿瘤≥5 cm阳性患者和阴性患者LR-1～LR-3、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。不同分化程度肝细胞癌患者CEUS LI-RADS分类LR-3、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。结论 CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对于肝细胞癌诊断准确度、灵敏度较高，可有效提高肝细胞癌诊断效能，降低漏诊率。

关键词

超声肝脏造影报告及数据管理系统 / 人工智能辅助决策模型 / 肝细胞癌 / 诊断价值