人工智能在乳腺癌超声诊断的应用价值

目的研究人工智能(CAD机器诊断系统)在乳腺癌超声判断的应用价值。方法纳入在我院进行乳腺穿刺活检或手术切除的乳腺病变患者5 311例。以病理结果为对照,比较医师读图和CAD机器诊断系统以及二者联合应用对乳腺病变的良恶性诊断结果差异。结果 (1)医师读图诊断结果的ROC曲线下面积为0.837,敏感度、特异度、准确度分别为91.65%、75.67%、81.98%。(2)CAD系统诊断结果的ROC曲线下面积为0.880,敏感度、特异度、准确度分别为87.41%、88.64确认细节%、88.16%。(3)分析医师读图和CAD系统判读错误的病例,对部分BI-RADS分类进行调级,调级后联合判断乳腺病变的良恶性,ROC曲线下面积为0.957,敏感度、特异度、准确度分别为96.91%、88.41AZD1152-HQPA使用方法%、91.56%。(4)三者ROC曲线比较差异有统计学意义(均P <0.05);医师读图和联合判断比较,特异度、准确度差异有统计学意义(P <0.05);CAD系统和联合判断比较,敏感度差异有统计学意义(P <0.05);CAD系统和医师读图比较,特异度差异有统计学意义(P <0.05)。结论相比较医师读图,CAD机器诊断系统以及优化BIredox biomarkers-RADS分类后联合诊断对乳腺癌的良恶性判断效果更好。