人工智能技术对低年资医师在磁共振颅脑病变筛查中的辅助价值

作     者：姚毅迪 芮文婷 姚振威 黄秋峰 吴昊 苗勇 刘含秋 YAO Yidi;RUI Wenting;YAO Zhenwei;HUANG Qiufeng;WU Hao;MIAO Yong;LIU Hanqiu

作者机构：复旦大学附属华山医院放射科上海200040 北京和信康科技有限公司人工智能部 

出 版 物：《中国医学计算机成像杂志》 (Chinese Computed Medical Imaging)

年 卷 期：2024年第30卷第2期

页      面：146-150页

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 10[医学] 

主　　题：脑肿瘤 磁共振成像 人工智能 低年资医师 

摘      要：目的:探讨低年资医师结合人工智能(AI)辅助诊断系统在磁共振影像筛查颅脑病变中的价值。方法:回顾性分析复旦大学附属华山医院颅脑磁共振影像数据296例,其中正常数据94例,异常数据202例(肿瘤数据99例,非肿瘤数据103例)。由两位经验丰富的影像科医师和一名具有15年以上磁共振影像诊断经验的医师阅片并结合病理结果制定金标准。再选取两位低年资医师,分别对296例数据进行独立阅片,经过4周洗脱期后在AI辅助下重新阅片并记录阅片结果,统计并比较前后两次阅片中正常检出正确率,异常检出正确率,以及对肿瘤患者和非肿瘤患者的检出率。结果:对正常数据,两次阅片的正确率分别为79.79%和80.85%,差异不具有统计学意义(χ^(2)=0.0336,P=0.8544)。对异常数据,两次阅片的正确率分别为64.36%和80.20%,差异具有统计学意义(χ^(2)=12.6497,P=0.0003)。对肿瘤数据,两次阅片的检出率分别为66.67%和81.82%,差异具有统计学意义(χ^(2)=5.9423,P=0.0147)。对非肿瘤数据,两次阅片的检出率分别为62.14%和78.64%,差异具有统计学意义(χ^(2)=6.7308,P=0.0094)。结论:AI对低年资医师基于磁共振影像筛查颅脑病变有较好的辅助价值。