肺结节影像人工智能辅助诊断系统与PACS的集成应用效果分析
Journal: Frontier Forum of Clinical Medicine DOI: 10.32629/ffcr.v3i9.20038
Abstract
目的：分析AI肺结节影像辅助诊疗系统与PACS系统的深度融合之后应用时的真实情况，评估它对于肺结节发现的速度、诊断率以及放射科的工作流程等产生的综合影响。方法：选择2022年6月-2023年12月在我院进行胸部CT检查并且经过病理或者追踪复查后确诊为肺结节病患482名病人进行实验对比观察；按系统上线时间的不同将其分成传统PACS组（240人）和AI-PACS整合组（242人）。统计两个小组患者结节检出率、均就诊时间、误漏诊率和医生工作量等主要参数并针对亚厘米结节、磨玻璃结节（GGN）、混合磨玻璃结节（mGGN）三类结节诊断一致性进行分级对比分析。结果：AI-PACS集成系统结节总的检出率是96.7%，明显高于传统的PACS组88.3%（p<0.05），平均诊断时间从过去的（18.6±4.2）min减少到（7.3±2.1）min；对于小于等于6mm的亚厘米结节，集成系统的检出敏感度有较大提高；漏诊率下降了5.1%。结论：肺结节AI智能辅助诊断系统和PACS系统的有机结合，在不影响医生主要诊断权的情况下，大大提高肺结节检测的速度以及准确度，减少误诊的概率，有很好的临床应用推广意义。
Keywords
肺结节；人工智能辅助诊断；影像归档和通信系统；PACS；胸部CT
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