目的:比較和分析人工智能（AI）技術(shù)、低年資放射醫(yī)師、高年資放射醫(yī)師、AI聯(lián)合低年資放射醫(yī)師對(duì)新冠肺炎CT診斷效能,探討AI對(duì)新冠肺炎CT輔助診斷價(jià)值。方法:分析經(jīng)AI新冠診斷軟件診斷新冠概率>0%的53例患者圖像,統(tǒng)計(jì)計(jì)算A組（低年資醫(yī)師,參與放射診斷工作<10年）、B組（高年資醫(yī)師,參與放射診斷工作≥10年）、C組（AI）、D組（低年資醫(yī)師聯(lián)合AI）初次CT診斷新冠肺炎信心評(píng)分受試者特征曲線（ROC）,Z檢驗(yàn)比較各組診斷效能;并以AI診斷新冠肺炎最大約登指數(shù)相應(yīng)截?cái)嘀禐闃?biāo)準(zhǔn),比較各組敏感度、特異度。結(jié)果:各組診斷效能曲線下面積比較（AUC）。A組C組（Z=2.113）,差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）;余組間差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。以AI診斷新冠肺炎最大約登指數(shù)相應(yīng)截?cái)嘀?gt;3分為標(biāo)準(zhǔn),各組對(duì)新冠肺炎CT診斷效能比較。敏感性:A組2=3.854、13.781）,C組2=7.726）,差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0....

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圖1 各組ROC曲線下面積(AUC)比較

胸部CT對(duì)新冠肺炎漏診率較低[1],可作為新冠肺炎快速診斷標(biāo)準(zhǔn)方法[2],并被推薦為臨床診斷主要依據(jù)[3],典型新冠肺炎主要表現(xiàn)為雙側(cè)及周邊毛玻璃樣病變(ground-glassopacity,GGO)、伴有或不伴有血管增厚[4],多灶性病變大部分布于中下肺及后肺區(qū)[5],可有....

圖2 男，52歲，發(fā)熱、咳嗽就診，無(wú)明確新冠肺炎患者接觸史。

圖1各組ROC曲線下面積(AUC)比較2.AI對(duì)新冠肺炎CT輔助診斷應(yīng)用特點(diǎn)

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