【摘 要】
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目的:本研究旨在评价基于胸部CT的人工智能对肺癌的诊断价值,为临床应用人工智能诊断肺癌提供理论依据。方法:对PubMed、Cochrane Library、Embase、Web of Science、中国知网、万方和维普数据库进行文献检索,搜索2010年1月至2020年9月与人工智能诊断肺癌相关的文献。根据入排标准筛选文献,对纳入研究进行QUADAS-2质量评价,提取研究资料,应用MetaDiSc
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目的:本研究旨在评价基于胸部CT的人工智能对肺癌的诊断价值,为临床应用人工智能诊断肺癌提供理论依据。方法:对PubMed、Cochrane Library、Embase、Web of Science、中国知网、万方和维普数据库进行文献检索,搜索2010年1月至2020年9月与人工智能诊断肺癌相关的文献。根据入排标准筛选文献,对纳入研究进行QUADAS-2质量评价,提取研究资料,应用MetaDiSc 1.4软件、rewman5.3软件、Stata14软件等软件对纳入研究进行meta分析。收集深圳市人民医院2016-2019年肺结节患者胸部CT图像,应用人工智能进行肺结节检测与诊断,计算诊断敏感度、特异度,绘制接受者操作特性曲线评价人工智能诊断肺癌的效能。结果:本meta分析共纳入20个研究,包含3210名患者,共有3460个肺结节,其中肺癌结节2368个,肺良性结节1092个。应用随机效应模型对效应量进行合并,人工智能辅助诊断肺癌的合并敏感度为0.892（95%CI为0.879-0.905）,合并特异度为0.775（95%CI为0.749-0.799）,合并诊断比值比为32.494（95%CI为18.126-58.251）,合并接受者操作特性曲线下面积为0.919。人工智能系统对本中心的341名患者共有353个结节进行诊断分析,诊断肺癌的敏感度为84.7%,特异度为76.1%,准确度为81.9%。绘制形成接受者操作特性曲线的曲线下面积为0.87。结论:人工智能系统能较全面地检测出肺结节,对肺癌具有良好的诊断效能,能协助临床医生诊治肺癌。
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