S-DETECT技术在乳腺病变诊断中的应用价值  

作　　者：宿晓霞 孟星星 马彦芳 任昌杰 武小红 

机构地区：[1]内蒙古乌海市蒙医中医医院,内蒙古乌海016000

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》2023年第11期44-46,共3页

基　　金：内蒙古自治区卫生健康委员会科技计划项目,人工智能在乳腺肿物良恶性评估中的应用价值(项目编号:202202321)。

摘　　要：探讨S-Detect技术用于乳腺病变良恶性判断中的敏感性、特异性及准确性。方法 回顾性分析我院超声科应用S-Detect技术检查并经病理证实的68例乳腺患者的资料。按照BI-RADS分类法分别用常规超声和常规联合S-Detect 技术对乳腺病变进行良恶性判断,应用四格表分别计算两种方法的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值及阴性预测值,采用Kappa 检验对 两种方法与病理诊断结果的一致性进行分析。结果 68个病变中病理诊断恶性33个,良性35个,S-Detect的诊断敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值与准确性分别为93.9% 、71.4%、75.6%、92.6%、82.4%。常规超声的诊断敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值与准确性分别为81.8%、68.6%、71.1%、80.0%、75.0 %。Kappa 分析结果表明:S-Detect技术与病理诊断结果的一致性明显优于超声医师与病理诊断结果的一致性。结论 S-Detect 技术对于乳腺病变的诊断效能明显高于超声医师,尤其对于乳腺诊断经验不足的低年资医师,S-Detect技术的应用价值更高。

关 键 词：乳腺肿物 良恶性 人工智能超声 BI-RADS分类 

分 类 号：R65[医药卫生—外科学]