基于人工智能+医学影像在肺结节诊断领域的应用研究  

作　　者：王海永 纪建松[1] 雷丽燕[1] 孔春丽 洪怀江[2] 

机构地区：[1]丽水市中心医院放射科/浙江省影像诊断与介入微创研究重点实验室,浙江丽水323000 [2]丽水市中心医院信息中心,浙江丽水323000

出　　处：《科学与信息化》2020年第30期137-138,共2页Technology and Information

摘　　要：目的:分析人工智能+医学影像在肺结节检测中的临床应用效果。方法:选取时间段为2018.11月~2019.11月期间,于本院进行肺部CT扫描的患者共计489例,将其作为本次实验的研究对象,并在使用CT扫描后分别进行人工智能阅片和医师人工阅片,对比两种阅片方式的敏感度、假阴性率、假阳性率和使用时间。结果:对比两种阅片方式对肺结节检测的结果,人工智能阅片敏感度(96.31%)假阴性率(3.68%)假阳性率(25.35%)使用时间(0.52±1.33分),医师人工阅片组敏感度(86.91%)假阴性率(9.61%)假阳性率(2.45%)使用时间(3.75±1.26分),人工智能阅片的敏感度和使用时间较短,但其假阳性率相对较高,医师人工阅片的敏感度和使用时间稍差一些,但其假阳性率较低。结论:相对于传统的医师人工阅片来说,使用人工智能进行医学影像的阅片工作,具有较高的检测敏感度,且阅片速度也较快,能够为肺结节的临床诊断提供准确的参考依据,但由于其假阳性率较高,所以仍需与医师人工阅片结果相结合。

关 键 词：人工智能 医学影像 肺结节 临床检测 

分 类 号：R73[医药卫生—肿瘤]