基于人工智能的超声图像识别技术在甲状腺结节诊断中的应用研究

曾艳; 毛军; 蒋岚; 刘艳华; 朱欢

doi:10.20267/j.issn.2096-3807.2025.22.025

影像研究与医学应用 ›› 2025, Vol. 9 ›› Issue (22) : 81 -83. DOI: 10.20267/j.issn.2096-3807.2025.22.025

基于人工智能的超声图像识别技术在甲状腺结节诊断中的应用研究

曾艳, 毛军, 蒋岚, 刘艳华, 朱欢

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

目的:研究基于人工智能(AI)的超声图像识别技术应用于甲状腺结节诊断中的效能。方法:选取2023年1月—2024年12月北京市隆福医院收治的98例甲状腺结节患者为研究对象,均进行超声检查并分别由低年资超声医师、高年资超声医师、AI超声影像辅助系统分别进行阅片诊断,以病理结果为金标准,比较采用不同方式的诊断效能及超声医师与AI辅助诊断时间。结果:高年资超声医师诊断甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度分别为89.80%、88.41%,以及AI辅助诊断的准确率、灵敏度分别为87.76%、86.96%,均高于低年资超声医师诊断的70.41%、71.01%(P<0.05);高年资超声医师诊断的特异度为93.10%,高于低年资超声医师诊断的68.97%(P<0.05);AI辅助诊断的图像分析时间、报告生成时间、完成诊断总耗时均短于超声医师诊断(P<0.05)。结论:基于AI的超声图像识别技术诊断甲状腺结节的灵敏度与特异度均较高,其诊断效能与高年资超声医师相当,还可缩短诊断时间。