摘要目的：探究人工智能（AI）CT对肺结节患者病变检出及定性诊断。方法：选择在本院进行治疗的肺结节患者，人数为50例，按照入院顺序分组原则，各组25例，其中25例进行人工智能（AI）CT诊断（观察组）、25例进行常规CT诊断（对照组），将各组指标进行比较。结果:观察组检出率与对照组相比存在差异（P＜0.05）。观察组敏感度、特异度高于对照组，P<0.05。观察组误诊率、漏诊率低于对照组，P<0.05。结论：人工智能（AI）CT对肺结节患者病变检出具有较高价值，误诊率和漏诊率均较低，能够使诊断的敏感度和特异度得以提高，值得研究和推广。
关键词：人工智能（AI）CT;肺结节;病变检出;定性诊断
肺结节属于临床难治性疾病之一，在临床上具有极高的发病率，该疾病易导致患者增加心理压力和经济负担，严重影响了患者的心理健康。由于该疾病需长期治疗，易导致其产生巨大的心理压力。研究显示，多数肺癌患者在早期主要以孤立性肺结节形式存在，而X线诊断存在一定局限性，故此选择其他诊断方式更为重要[1]。因此，本次研究通过对人工智能（AI）CT对肺结节患者病变检出及定性诊断进行分析，并探讨效果，具体见下文。
1.资料/方法
1.1基线资料
选取收取时间段在2018年5月至2019年10月在本院进行治疗的肺结节患者，50例患者中，25例为观察组、25例为对照组。
纳入标准：符合肺结节的诊断标准[2]。排除标准：存在其他恶性病变；存在精神障碍。
观察组年龄40岁-60岁之间，平均50.34±1,23岁，其中男12例、女13例。
对照组年龄41岁-60岁之间，平均50.76±1.90岁，其中男13例、女12例。
两组年龄、性别等方面比较，P>0.05，即差异无统计学意义。
1.2方法
对照组方法
实施常规CT方法，使用本院提供的64排螺旋CT，对患者进行诊断，将诊断结果详细记录。
观察组方法
实施人工智能CT诊断：其扫描参数大约包括：层间距约为2mm、管电压约为120KV、螺距是1.0、矩阵512×512，层厚约为2mm、在检查前应告知每位患者采取屏气训练，在患者呼吸平稳后使用相关仪器进行诊断，管电流为100mA，协助患者取仰卧位，在患者屏气状态下进行肺底-患者肺尖部位扫查，在诊断过程中对每位患者病灶形态、病灶的位置以及病灶大小密切观察，同时还需要对病灶边缘形态、影像学表现进行观察，在检查完毕后，将CT诊断获取的相关影像学资料发送直至智能工作站中，采用后处理技术进行诊断，从而获得结果。上述检查均由人工智能完成，无需人员参与[3]。
1.3观察指标
两组指标比较，包含：检出率、误诊率和漏诊率、敏感度和特异度。
1.4统计学方法
采用统计软件SPSS 21.0分析处理数据，计数资料以[例(%)]表示，采用χ2检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。
2.结果
2.1对比2组检出率
观察组检出率与对照组相比存在差异（P＜0.05）。见表1:
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2.2分析误诊率和漏诊率
观察组肺结节患者误诊率4.00%、漏诊率4.00%均低于对照组，观察组误诊1例为肺肿瘤、漏诊1例为胸内淋巴结，如图1、图2所示，P<0.05。如表2：
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图一：胸内淋巴结
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图二：肺肿瘤
2.3比较两组敏感度和特异度
观察组敏感度96.00%、特异度80.00%均高于对照组，P<0.05。如表3：
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3.讨论
肺结节为临床多见疾病，该疾病在临床具有极高发病率，若治疗不及时，严重影响患者身体健康。研究显示，该疾病具有难治愈、病程长和死亡率较高等特点[4]，给临床治疗增加了困难。同时由于该疾病具有复发率高等特点，易导致患者产生负性情绪，丧失治疗的自信。而早期明确诊断，给予其针对性治疗，能够有效改善患者病情预后，提高患者生活质量水平[5]。
人工智能（AI）CT是一种新型诊断技术，其主要是在常规CT的基础上改进深度算法和深度学习，能够使患者疾病检出率得以提高，使耗费时间和精力得以减少。人工智能（AI）CT主要是从放射学从主观感知技能逐渐转变为客观的科学，其人工智能的应用能够提高诊断效率，使医生能够获得更多诊断时间，具有显著效果[6]。
本文研究数据显示，观察组患者检出率与对照组相比存在差异，（P＜0.05）。观察组肺结节患者敏感度96.00%、特异度80.00%均高于对照组，P<0.05。观察组肺结节患者误诊率4.00%、漏诊率4.00%均低于对照组，P<0.05。
综上所述，人工智能（AI）CT对肺结节患者病变检出具有较高价值，且误诊率和漏诊率均较低，能够使诊断的敏感度和特异度得以提高，值得进一步推广与探究。
【参考文献】：
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