胸部CT结合AI诊断系统对疑似肺结节患者的诊断及对结节类型的评估价值

摘要 目的：探讨胸部CT结合AI诊断系统对疑似肺结节患者的诊断及对结节类型的评估价值。方法：选取2019年12月-2020年12月在我院进行CT检查的358例疑似肺结节患者,将其按照随机数字表法分为两组：对照组（放射科医生根据CT扫描结果,通过人工阅片分析记录检出结节数量和影像特征）,观察组（将CT扫描结果导入AI辅助诊断系统,经AI运算得到结节检出数量和影像特征）。AI辅助系统IMsight用于肺结节的图像分析和自动检测。通过组织病理学确定结节的良恶性。绘制受试者工作特征曲线（ROC）曲线以评估AI和CT结合图像的诊断价值。结果：病理结果最后确诊结节数量736个,恶性结节139个（18.89 %）,良性结节597个（81.11 %）。观察组诊断结节数量717个,检出率97.42%,对照组诊断出结节数量603个,检出率81.93 %。观察组较对照组的结节检出率、阳性检出率升高（P<0.05）,漏检率和假阴性率均显著降低（P<0.05）。当结节小于10 mm时,观察组较对照组的检出率升高（P<0.05）,观察组较对照组对磨玻璃密度结节和实性结节检出率升高（P<0.05）,观察组较对照组位于胸膜结节检出率升高（P<0.05）。观察组较对照组AUC（P<0.05）,表明AI系统下的结节检出准确率高。ROC曲线显示观察组的敏感性和特异性分别为88.39%和89.68 %,对照组的敏感性和特异性分别为75.24 %和82.34 %,观察组较对照组的ROC曲线敏感性和特异性升高（P<0.05）。结论：AI辅助诊断系统可有效提高肺结节的检出率,减少误检率及漏检率,值得在肺结节CT检测中应用推广。