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AI结合人工阅片对肺亚实性小结节诊断效能评估

结合人工阅片对肺亚实性小结节诊断效能评估

一、引言

近年来，随着医学技术的快速发展和影像诊断设备的日益先进，对于肺结节的诊断已经引起了广大医疗工作者的重视。特别是肺亚实性小结节，由于其早期难以发现和诊断，给临床治疗带来了极大的挑战。近年来，人工智能（）技术的崛起为医学影像诊断带来了新的机遇。本文旨在评估结合人工阅片对肺亚实性小结节的诊断效能，以期为临床诊断提供参考依据。

二、研究方法

1.数据来源

本研究选取了某三甲医院近两年内收治的肺结节患者，通过高分辨率CT等影像检查手段收集了患者的肺亚实性小结节影像数据。

2.实验方法

（1）诊断系统：采用深度学习技术，通过大量肺结节影像数据训练模型，使其具备自动识别和诊断肺亚实性小结节的能力。

（2）人工阅片：由具有丰富经验的放射科医生对收集的影像数据进行人工阅片，并给出初步诊断意见。

（3）结合诊断：将诊断结果与人工阅片结果进行对比分析，评估两种方法的诊断效能。

三、与人工阅片诊断效能评估

1.诊断准确率

通过对系统和人工阅片的结果进行对比分析，发现系统在诊断肺亚实性小结节方面具有较高的准确率，与人工阅片相比，其诊断准确率达到了90%

率

二、研究方法继续

三、与人工阅片诊断效能评估续

1.诊断准确率

在深入分析后，我们发现人工智能系统在诊断肺亚实性小结节时，其准确率相较于传统的人工阅片有了显著的提升。具体而言，其诊断准确率高达90%