【摘 要】
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目的探讨人工智能（AI）技术在甲状腺结节超声图像诊断应用中的价值。方法收集2018年1月至2018年12月在福建医科大学附属协和医院超声科经手术病理证实的931例患者资料（共1482个结节）,应用甲状腺结节AI辅助诊断系统进行分析。以病理结果为“金标准”,分别绘制Am CAD-UT Detection系统的Am CAD FJUN TI-RADS分类及Am CAD ACR TI-RADS分类、AI-
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目的探讨人工智能（AI）技术在甲状腺结节超声图像诊断应用中的价值。方法收集2018年1月至2018年12月在福建医科大学附属协和医院超声科经手术病理证实的931例患者资料（共1482个结节）,应用甲状腺结节AI辅助诊断系统进行分析。以病理结果为“金标准”,分别绘制Am CAD-UT Detection系统的Am CAD FJUN TI-RADS分类及Am CAD ACR TI-RADS分类、AI-SONICTMThyroid系统的AI-SONIC TI-RADS分类和医师检查的FJUN TI-RADS分类的ROC曲线,以Z检验比较组间AUC差异,评价比较诊断效能,并计算四种方法的灵敏度、特异度、准确度、采用Kappa一致性检验评估四种方法检查结果与术后病理的一致性。根据结节的最大径不同,将结节分为微结节（≤5mm）、小结节（6mm～10mm）、中等大小结节（11mm～20mm）、大结节（>20mm）四个组,采用四种方法对四组结节进行回顾性分析,分析四种方法对不同最大径甲状腺结节诊断效能。按照结节超声图像质量差异分为图像高质量、图像中等质量、图像一般质量三个组,采用四种方法对三组结节进行回顾性分析,分析四种方法对不同图像质量结节的诊断效能。根据检查医师的年资,分为高年资、中年资、低年资三个组,采用四种方法对三组结节进行回顾性分析,分析AI辅助诊断系统三种方法在不同年资医师组中的诊断准确率差异。结果（1）医师FJUN TI-RADS分类诊断敏感度86.58%,特异度93.28%,诊断准确率89.27%,对于中等大小结节诊断效能最高;（2）Am CAD FJUN TI-RADS分类系统敏感度62.16%,特异度79.97%,准确度69.30%,其中微结节、图像高质量的结节特异度最高;（3）Am CAD ACR TI-RADS分类系统敏感度为96.28%,特异度31.31%,准确度70.24%,其在中小微结节（最大径≤20mm）、图像高质量的结节诊断效能最高;（4）AI-SONIC TI-RADS分类诊断敏感度91.89%,特异度81.82%,准确度89.85%,其在中等大小结节、图像高质量的结节诊断效能最高;（5）AI-SONIC TI-RADS分类对中等大小的结节特异度最高,Am CAD ACR TI-RADS分类对中小微结节敏感度最高。（6）诊断甲状腺结节良恶性诊断效能比较:医师FJUN TI-RADS分类优于AI-SONICTMThyroid系统,后者优于Am CAD-UT Detection系统。结论（1）现阶段甲状腺结节AI辅助诊断系统诊断效能较高,其中,AI-SONICTMThyroid系统更优于Am CAD-UT Detection系统,但尚不及医师检查水平;（2）ACR TI-RADS分类更适用于Am CAD-UT Detection系统,FJUN TI-RADS分类更适用于医师检查;（3）Am CAD ACR TI-RADS分类及Am CAD FJUN TI-RADS分类可避免中小微结节的漏诊,但前者存在过度诊断的可能;Am CAD FJUN TI-RADS分类可减少微结节的误诊;（4）AI-SONIC TI-RADS分类可减少大结节的误诊,但需注意漏诊;可避免中等大小结节的漏诊,但存在过度诊断的可能;对微小结节诊断存在误诊及漏诊的可能;（5）图像质量差异可影响甲状腺结节AI辅助诊断系统诊断效能。
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