目的 探讨基于中国甲状腺超声报告和数据系统(C-TIRADS)的人工智能(AI)辅助诊断系统在甲状腺可疑结节良恶性诊断中的应用价值.资料与方法 回顾性分析2018年1月—2021年12月华东疗养院经病理证实的甲状腺可疑结节441例(445个结节).分别由低、高年资医师和AI辅助诊断系统组成低、高年资组和AI组,根据C-TIRADS指南对甲状腺可疑结节进行分类,然后由低、高年资组医师结合AI辅助诊断系统再次进行分类.以病理结果为"金标准"比较各组诊断效能,并比较采用不同诊断恶性截断值时各组良恶性诊断的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值、约登指数和受试者工作特征曲线下面积(AUC).结果 445个甲状腺结节中,恶性结节277个,良性结节168个.低、高年资组及AI组对甲状腺结节良恶性诊断的AUC分别为0.760、0.858和0.849,高年资组及AI组均明显高于低年资组(P均<0.001),高年资组与AI组相仿(P>0.05).低、高年资组联合AI辅助诊断系统后诊断甲状腺结节的AUC较未联合时均增大,低年资组更明显(0.830比0.760,P<0.001).以TR4C为甲状腺可疑结节诊断恶性截断值时,准确度、约登指数及AUC均最大.结论 基于C-TIRADS的AI辅助诊断系统在甲状腺可疑结节良恶性诊断中具有较高的价值,联合使用可提高不同年资医师的诊断效能,不同年资医
作者：杨波；李照喜；周璐；李文
来源：中国医学影像学杂志 2023 年 31卷 12期
