目的 研究人工智能(AI)系统与甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)在甲状腺肿瘤良恶性诊断中的价值.方法 构建AI系统,并回顾性分析2020年1月至2021年12月徐州市中心医院行甲状腺外科手术的患者共500例,收集患者基本信息、手术信息、AI分级指标、TI-RADS分级、术后病理情况,比较AI及TI-RADS预测甲状腺癌的准确率.结果 500例患者中,甲状腺癌390例,良性结节110例.AI预测甲状腺癌准确率为88.5％,预测良性肿瘤准确率为87.3％,总体准确率为88.2％.TI-RADS预测甲状腺癌准确率为80.3％,预测良性肿瘤准确率为80.9％,总体预测准确率为80.4％.AI系统对恶性、总体预测准确率均高于TI-RADS组,差异有统计学意义(P＜0.05).AI系统对乳头状癌的预测准确率高于TI-RADS(89.9％vs 81.2％,x2=10.525,P＜0.05),对滤泡状癌、髓样癌、未分化癌的预测准确率与TI-RADS差异无统计学意义(P＞0.05).结论 AI系统与TI-RADS在甲状腺癌的诊断中有着重要的价值,AI系统比TI-RADS具有更高的准确率,并且在甲状腺癌不同亚型中有着类似的结果.
作者：王云；王聪；朱赛赛；李欢送；张军；郭浩；寇昌华
来源：中国临床研究 2023 年 36卷 11期
