AI系统与TI-RADS在甲状腺肿瘤良恶性诊断中的价值OA

目的 比较人工智能(AI)辅助诊断系统与甲状腺影像报告与数据系统(TI-RADS)在鉴别甲状腺结节良恶性中的价值.方法 回顾性分析2023 年1 月至 2025 年 1月间经手术病理证实的 500 例甲状腺结节患者.所有结节均接受 TI-RADS分类(以≥4类为阳性)和AI系统评估(以恶性风险高为阳性).以手术结果为金标准,采用 Kappa 统计量评估两者诊断结果的一致性.计算敏感度、特异性、准确率,比较TI-RADS、AI系统单一诊断与联合诊断的效能,并对主要的甲状腺癌亚型进行亚组分析.结果 联合诊断与病理结果的一致性最高,优于 AI系统和 TI-RADS.在诊断效能方面,联合诊断的准确率、特异度和灵敏度均表现最优.在亚组分析中,联合诊断组在乳头状癌中的诊断准确率均优于单一的 AI组和 TI-RADS组(P<0.05).结论 AI系统与TI-RADS 在甲状腺癌诊断中均具有重要价值.AI系统在敏感度和特定亚型的识别上优于传统 TI-RADS,而两者联合应用能显著提升诊断的准确性和特异度,减少不必要的穿刺和漏诊.