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超声作为甲状腺病变的首选检查方法,可在发现病灶的同时对其生物学行为进行初步判断,具有便捷、安全等优势,但存在一定的操作者依赖性.人工智能的发展为临床工作提供了第二种意见,可辅助医师发现病灶,提高诊断准确性,减少人为因素所致的诊断偏倚.基于深度学习网络所构建的计算机辅助诊断系统,其诊断能力在一定程度上可与经验丰富的超声医师相媲美,但缺乏透明化与可解释性,在信息安全保障等问题上仍有待提高.本文就人工智能在甲状腺结节超声诊断中的应用进展进行综述.
作者：刘旭；陈琴；周青
来源：临床超声医学杂志 2022 年 24卷 4期
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