【摘 要】
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目的:通过回顾分析“智能诊疗系统”计算出的肺结节“恶性概率”、平均密度,实性占比、倍增时间等指标,评估以上指标对于预测肺部结节的良恶性和浸润情况的效能。方法:选取2019年2月至2020年12月某医院收治的共147例肺结节患者,共151个结节,男性57例结节（37.7%）,平均年龄（51.4±9.7）岁,女性94例结节（62.3%）,平均年龄（53.5±12.0）岁,根据术后病理结果分为恶性结节1
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目的:通过回顾分析“智能诊疗系统”计算出的肺结节“恶性概率”、平均密度,实性占比、倍增时间等指标,评估以上指标对于预测肺部结节的良恶性和浸润情况的效能。方法:选取2019年2月至2020年12月某医院收治的共147例肺结节患者,共151个结节,男性57例结节（37.7%）,平均年龄（51.4±9.7）岁,女性94例结节（62.3%）,平均年龄（53.5±12.0）岁,根据术后病理结果分为恶性结节131例（86.8%）,良性结节20例（13.2%）;其中有96例恶性结节和13例良性结节满足术前在1年内有2次胸部CT,满足可以计算出结节倍增时间的条件。收集患者的基本临床资料:性别、年龄、吸烟史、肿瘤家族史,记录结节的直径、平均密度、实性占比、“恶性概率”、倍增时间。分别计算出以上指标对于肺结节良恶性和浸润情况的预测能力。结果:恶性结节组与良性结节组在性别、年龄、肿瘤家族史、吸烟史和结节直径方面的差异无统计学意义（p>0.05）,两组间“恶性概率”的差异有统计学意义,并且恶性结节组的“恶性概率”明显要高于良性结节组的“恶性概率”（83.5%vs.30.1%,P<0.01）,使用“恶性概率”预测肺结节的良恶性的ROC曲线分析结果为（AUC=0.963,其截断值为65.10%）;分析浸润性腺癌组和非浸润性腺癌组,两组间在性别、年龄、肿瘤家族史和吸烟史方面差异无统计学意义（p>0.05）,浸润性腺癌组的结节最大直径、“恶性概率”、平均密度和实性占比均显著大于非浸润性腺癌组（P<0.01）,分别使用结节的“恶性概率”、实性占比、平均密度、最大直径预测肺结节浸润程度的ROC曲线结果分别为（AUC=0.692,截断值为91.2%;AUC=0.847,截断值为26.5%;AUC=0.818,截断值为-449HU;AUC=0.840,截断值为0.95cm）;分析筛选后的结节倍增时间分别预测肺结节的良恶性和浸润程度的ROC曲线结果为（AUC=0.929,截断值为776.0d;AUC=0.828,截断值为524d）。结论:本研究发现“智能诊疗系统”提供的结节“恶性概率”和倍增时间两个指标,均能够对肺结节的良恶性做出较为准确的预测,但无法鉴别肺结节的浸润程度。此外,肺结节的平均密度、实性占比和最大直径这三项指标在预测肺结节浸润程度的准确性均不高;在未来的工作中,可以进一步尝试训练“智能诊疗系统”对于鉴别肺结节浸润程度的能力,使其不仅能识别出结节的良恶性,同时也能帮助医师判断肺结节的浸润情况。
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