利用人工智能图像识别系统诊断子宫内膜细胞病理学的有效性研究 |
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引用本文: | 安静,尹盼月,王斌,史桂芝,钟德星,王建六,李奇灵.利用人工智能图像识别系统诊断子宫内膜细胞病理学的有效性研究[J].西安交通大学学报(医学版),2024(2):343-347. |
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作者姓名: | 安静 尹盼月 王斌 史桂芝 钟德星 王建六 李奇灵 |
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作者单位: | 1. 西安交通大学第一附属医院妇产科;2. 西安大兴医院妇产科;3. 中国科学院大学存济医学院;4. 西安交通大学自动化科学与工程学院;5. 北京大学人民医院妇产科 |
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基金项目: | 陕西省重点研发计划-重点项目(No.2017ZDXM-SF-068); |
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摘 要: | 目的 探讨基于人工智能(artificial intelligence, AI)的图像识别系统对子宫内膜细胞团块良恶性诊断的有效性。方法 选取2021年8月至2023年2月西安交通大学第一附属医院和西安大兴医院的子宫内膜细胞学标本,以组织病理学为金标准,对比分析AI图像识别系统(AI诊断)和专业病理医师人工诊断(人工诊断)子宫内膜细胞团块良恶性的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率和诊断所需时间。结果 纳入分析的126例患者中,AI诊断与组织学诊断的总体符合率为92.1%(116/126),与组织学病理结果高度一致(Kappa=0.841);人工诊断和组织学诊断的总体符合率为94.4%(119/126),与组织学病理结果高度一致(Kappa=0.889)。AI诊断与人工诊断两种方法差异无统计学意义(χ2=0.568,P=0.451)。AI诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为91.8%、92.3%、91.8%和92.3%。126张细胞学切片,人工诊断每张切片所需6.67 min; AI诊断每张切片所需5.00 min。结论 AI图像识别系统具...
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关 键 词: | 子宫内膜癌 人工智能(AI) 细胞学 诊断 有效性 |
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