目的:评估人工智能(A I)联合医师阅片在乳腺癌X线筛查中的临床价值.方法:回顾性分析2021年7月—12月于北京市密云区妇幼保健院行乳腺癌X线筛查妇女共2125例(阳性345例,阴性1780例)的资料,分别进行A I阅片、医师阅片、AI联合医师阅片,统计阅片结果,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,并计算三种诊断方式的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率.将AI联合医师阅片的曲线下面积(AUC)、TPR、TNR、PPV、NPV、准确度与AI阅片以及医师阅片进行对比.结果:AI诊断、医师诊断、AI联合医师诊断的AUC值分别为0.829、0.880、0.966,AI联合医师诊断的AUC值比较AI、医师独立诊断,差异均有统计学意义(P?<0.05).AI诊断灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率分别为87.8％、78.0％、43.7％、97.1％、79.6％,医师诊断分别为79.1％、96.8％、83.0％、96.0％、94.0％,医师联合AI诊断分别为96.2％、96.9％、85.8％、99.3％、96.8％,A I联合医师诊断的灵敏度、阴性预测值及准确率与医师诊断比较,差异有统计学意义(P<0.05);AI联合医师诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确率与AI诊断比较,差异均有统计学意义(P?<0.05).结论:在乳腺癌X线筛查中,AI联合医师阅片可提高
作者：房丽丽；马鸿祥；刘昌义；胡浩林；孙杨
来源：影像研究与医学应用 2023 年 7卷 7期
