三維 (3-D) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 可用作人工智能 (AI) 支持系統(tǒng)，用于在計(jì)算機(jī)斷層掃描 (CT) 圖像上區(qū)分結(jié)腸癌 (CC) 和急性憩室炎 (AD)，根據(jù)一項(xiàng)研究于 1 月 27 日在線發(fā)表在JAMA Network Open上。
來(lái)自德國(guó)慕尼黑工業(yè)大學(xué)的醫(yī)學(xué)博士 Sebastian Ziegelmayer 及其同事開(kāi)發(fā)并評(píng)估了一種能夠區(qū)分 CT 圖像上的 CC 和 AD的深度學(xué)習(xí)算法，并評(píng)估了 AI 支持系統(tǒng)的影響。共有 585 名在 2015 年 7 月 1 日至 2020 年 10 月 1 日期間接受了 CC 或 AD 手術(shù)的患者(分別為 267 名和 318 名)。包括患病腸段和周圍腸系膜在內(nèi)的 3-D 邊界框被描繪出來(lái)并用于開(kāi)發(fā) 3-D CNN。對(duì) 10 名讀者進(jìn)行了一項(xiàng)研究，要求他們?cè)跊](méi)有 AI 支持的情況下對(duì)測(cè)試隊(duì)列進(jìn)行分類。
研究人員發(fā)現(xiàn)，對(duì)于測(cè)試集，3-D CNN 的靈敏度和特異性分別達(dá)到 83.3% 和 86.6%，而讀者的平均靈敏度和特異性分別為 77.6% 和 81.6%。在 AI 支持下，合并后的閱讀器組有顯著改善，靈敏度從 77.6% 提高到 85.6%，特異性從 81.6% 提高到 91.3%。在人工智能的支持下，假陰性和假陽(yáng)性結(jié)果的數(shù)量也有所減少。
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