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天津医科大学肿瘤医院科学家在肿瘤人工智能诊断方面取得重要进展

来源:中国生物技术发展中心   浏览(288) 2019-02-03

2018年12月21日,天津医科大学肿瘤医院研究团队在国际肿瘤学领域著名期刊The Lancet Oncology在线发表了题为“Diagnosis of thyroid cancer using deep convolutional neural network models applied to sonographic images: a retrospective, multicohort, diagnostic study”的研究论文,该研究利用深度学习算法分析超声图像,在甲状腺癌人工智能(AI)诊断方面取得重要进展。


甲状腺癌发病率逐年上升,超声检查是甲状腺结节诊断及评估最常用的手段,具有经济、便利的特点。甲状腺超声图像需要高年资影像专家才能做出准确判读,并且耗时较长。近年来,基于深度学习的医学图像分析因具有较高的判读准确率,同时兼具快速和可重现等优点而成为国际研究热点。


该研究是甲状腺超声AI领域的回顾性、多中心研究,以天津医科大学肿瘤医院30余万张甲状腺超声图像作为训练集进行模型开发,用3个独立数据集作为验证,将所开发出的AI系统诊断结果与2位具有10年经验和4位具有20年经验的甲状腺B超影像诊断专家进行比较。研究结果表明,该模型在识别甲状腺癌的敏感性和特异性可以媲美这6位经验丰富的影像专家(敏感性:93.4% vs 96.9%,特异性:86.1% vs 59.4%)。该AI系统能够辅助增强甲状腺超声专家在甲状腺癌中的诊断能力,有助于提升基层医疗机构甲状腺癌超声诊疗水平,为不同层次的医疗机构提供一种快速、准确和便利的甲状腺癌超声诊断工具。

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