【摘 要】
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目的 探讨人工智能（artificial intelligence, AI）质量控制系统在提高胎儿上腹部水平横切面超声图像标准率中的应用价值。方法 应用“产前超声AI智慧云平台”对深圳市60家医院三个季度在产科超声检查中存储的胎儿上腹部水平横切面图像共18114张进行智能质控，受质控医生通过查阅质控结果及图像存在的不足之处针对性地加以改进。应用χ~2检验对三个季度图像的标准率、不足原因及申诉情况进
【机 构】
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南方医科大学附属深圳市妇幼保健院超声科
【基金项目】
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国家重点研发计划资助（2022YFF0606301）； 深圳市科技计划项目（JCYJ20210324130812035）；
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目的 探讨人工智能（artificial intelligence, AI）质量控制系统在提高胎儿上腹部水平横切面超声图像标准率中的应用价值。方法 应用“产前超声AI智慧云平台”对深圳市60家医院三个季度在产科超声检查中存储的胎儿上腹部水平横切面图像共18114张进行智能质控，受质控医生通过查阅质控结果及图像存在的不足之处针对性地加以改进。应用χ~2检验对三个季度图像的标准率、不足原因及申诉情况进行两两比较，评估智能质控对于提高胎儿上腹部水平横切面标准程度的价值。结果 各医院第一、二、三季度胎儿上腹部水平横切面图像标准率分别为80.15%（5649/7048）、86.2%（4391/5096）、90.55%（5406/5970）,各季度图像标准率逐步提高，两两比较差异有统计学意义（P＜0.01）;每个季度的不标准图像中，图像不足的主要原因是切面中出现了大片肺脏，分别为8.9%（631/7048）、7.0%（358/5096）、4.9%（294/5970）,其次是脐静脉和门静脉汇合部显示不清，分别为4.3%（305/7048）、3.5%（181/5096）、2.6%（155/5970）,这两类图像均显著减少，两两季度比较差异有统计学意义（P＜0.01）;医生申诉后维持智能评价结果的图像分别为66.4%（79/119）、49%（25/51）、33.3%（10/30）,两两比较差异有统计学意义（P＜0.01）,提示各季度医生对图像认识错误率逐渐降低。结论 人工智能质量控制可有效提高胎儿上腹部水平横切面超声图像的标准率，提升医生对标准切面的认识。
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