超声人工智能在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的应用

摘要

目的 探讨人工智能(AI)在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的应用.方法 回顾性分析多中心乳腺病例1 460例.比较良恶性病灶在AI形态学和纹理特征上的差异,评估AI在良恶性病灶整体及对不同病理类型进行良恶性诊断的价值,并与医师、病理进行对照研究.结果 1 460例病例中良性857例,恶性603例.良恶性病灶在除能量外其他形态学和纹理特征的差异均具有统计学显著性.AI在导管内乳头状瘤、纤维腺瘤及腺病等病理类型中诊断良恶性的表现优于医师,同时,与诊断经验丰富的医师相比,AI特异度(78％)较高.结论 AI在鉴别乳腺良恶性病灶中具有较高的特异度,同时可以对病灶形态学和纹理特征进行提取,可以为乳腺疾病诊断提供客观依据.