2023年1月27日星期五(HealthDay新闻)——根据1月27日在线发表在JAMA network Open上的一项研究，三维(3-D)卷积神经网络(CNN)可以用作人工智能(AI)支持系统，用于在计算机断层扫描(CT)图像上区分结肠癌(CC)和急性憩室炎(AD)。

来自德国慕尼黑工业大学的医学博士Sebastian Ziegelmayer及其同事开发并评估了一种能够在CT图像上区分CC和AD的深度学习算法，并评估了AI支持系统的影响。2015年7月1日至2020年10月1日期间，共有585名患者接受了CC或AD手术(分别为267例和318例)。三维包围盒包括病变肠段和周围的肠系膜，并用于开发三维CNN。一项研究由10名读者进行，他们被要求在没有人工智能支持的情况下对测试队列进行分类。

研究人员发现，对于测试集，3d CNN的灵敏度和特异性分别达到83.3%和86.6%，而平均阅读器的灵敏度和特异性分别为77.6和81.6%。人工智能支持的联合读卡器组有显著改善，敏感性从77.6提高到85.6%，特异性从81.6%提高到91.3%。人工智能支持也减少了假阴性和假阳性结果的数量。

作者写道:“人工智能支持导致委员会认证的放射科医生和放射科住院医生的诊断性能显著提高。”

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