人工智能在胸部创伤肋骨骨折CT诊断中应用的初步研究

R445.3; 目的·评价人工智能(artificial intelligence,AI)软件在胸部电子计算机体层扫描(computed tomograph,CT)图像上自动检测创伤性肋骨骨折的诊断效能.方法·收集2019年8月-9月因急性胸部外伤而行CT扫描的393例连续数据.以3位资深影像专家的共同阅片结果作为评估AI检出肋骨骨折病灶的参考标准.在病灶层面计算全部肋骨外伤改变以及不同类型肋骨骨折(错位型骨折、轻微骨折、骨皮质扭曲)的敏感度.并分别以全部肋骨外伤改变和错位型肋骨骨折为研究对象,在患者和肋骨2个层面分析AI自动检出肋骨骨折的效能.结果·在病灶层面上,AI检出全部肋骨外伤改变的敏感度为81.75％,错位型肋骨骨折检出的敏感度为94.85％,在3种骨折类型中最高(P=0.000).以全部肋骨外伤改变为研究对象,AI在肋骨层面的骨折检出敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为82.45％、98.33％、75.30％和98.91％;在患者层面分别为90.91％、76.21％、77.63％和90.23％.以错位型肋骨骨折为研究对象时,AI在肋骨层面的骨折检出敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为94.57％、98.26％、51.94％和99.89％;在患者层面分别为95.56％、74.59％、52.76％和98.26％.结论·AI软件检出肋骨骨折病灶具有较高的敏感度,可望用于急性胸部外伤CT读片的初筛和风险分层.