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甲状腺超声检测 AI辅助可降低大量不必要的活检
美国科罗拉多大学Pozdeyev等报告，人工智能(AI)可识别出甲状腺超声不太可能发现的癌性甲状腺结节，从而降低大量不必要的活检。(自2022 ENDO内分泌学会年会)
甲状腺结节很常见。细针抽吸活检被用于诊断甲状腺癌。这项研究纳入621个甲状腺结节的
30 000多帧超声图像，以训练机器学习模型。该AI模型将甲状腺结节分类为“癌性”或“非癌性”，并在另一个医疗保健系统收集的另一组145个结节中予以验证。
结果显示，AI的模型的敏感性和特异性分别为97%和61%，其敏感性与细针穿刺甲状腺活检的相当。
Pozdeyev等表示：该研究数据为改善患者护理和避免不必要手术奠定了良好的基础，但此前尚需前瞻性临床试验证实。这项技术可以帮助影像科医生和内分泌科医生选择哪些甲状腺结节应该接受活检，尤其是在那些可能不会查看甲状腺超声图像的社区。 (编译 张美涵)
