[1]济南市第五人民医院医学影像科
目的：探究人工智能辅助诊断系统在肺结节CT诊断中的应用价值。方法：选取2022年9月—2023年9月济南市第五人民医院收治的肺结节患者94例，所有患者均接受病理检查及CT扫描，以病理检查结果作为金标准，分析CT检查和人工智能辅助诊断系统联合CT检查的诊断效能，比较良恶性肺结节患者的CT征象和肺结节评估结果差异。结果：94例肺结节患者的病理结果显示，恶性54例，良性40例；CT平扫诊断结果显示，恶性57例，良性37例，Kappa值=0.626，一致性尚可。人工智能辅助诊断系统联合CT诊断肺结节恶性56例，良性38例，Kappa值=0.912，一致性极好。人工智能辅助诊断系统联合CT对肺结节良恶性的诊断灵敏度、特异度和准确率分别为98.15%、92.50%和95.74%，均高于CT平扫的87.04%、75.00%和81.91%；漏诊率为1.85%，误诊率为7.50%，均低于CT平扫的12.96%和25.00%，差异有统计学意义(P<0.05)；恶性组患者结节的大小和密度均高于良性组，差异有统计学意义(P<0.05)；两组的结节位置比较，差异有统计学意义(P<0.05)，其中恶性组周围性结节占比高；恶性组的空泡征、分叶征、血管集束征、毛刺征和胸膜凹陷征等恶性征象发生率均更高，差异有统计学意义(P<0.05)；恶性组患者肺结节等级大于良性组(P<0.05)。结论：人工智能辅助诊断系统的应用可有效鉴别肺结节患者的恶性征象，对恶性肺结节的检出率、灵敏度、特异度及准确率均较高，具备一定参考价值。
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