目的探索并验证基于华为云ModelArts平台构建的深度学习模型在宫颈液基细胞学(liquid-based cytology,LBC)非典型细胞诊断中的应用价值,并评估其对不同诊断经验医师的辅助效果。方法回顾性分析2020年东莞市人民医院1044例宫颈脱落细胞...目的探索并验证基于华为云ModelArts平台构建的深度学习模型在宫颈液基细胞学(liquid-based cytology,LBC)非典型细胞诊断中的应用价值,并评估其对不同诊断经验医师的辅助效果。方法回顾性分析2020年东莞市人民医院1044例宫颈脱落细胞学标本,采用华为云ModelArts平台开发的人工智能(artifical intelligence,AI)辅助诊断系统与初级、中级、高级医师进行诊断比对,计算灵敏度、特异度、精确率、符合率、曲线下面积(area under the curve,AUC)等指标,评估AI系统的诊断效能及其对不同年资医师的辅助诊断效果。采用McNemar检验比较AI系统与人工诊断的差异。结果在1044例宫颈脱落细胞学标本中,AI系统在非典型细胞检出的灵敏度和特异度分别为98.96%和89.15%,均高于初级医师(81.95%和91.81%)。AI系统的总体诊断精确率为93.68%,显著高于初级医师(87.26%,P<0.001)。AI辅助可显著提高初级医师的诊断性能,灵敏度从80.1%提升至96.5%,特异度从85.6%提升至92.3%。结论本研究构建的AI辅助宫颈细胞学诊断系统性能优越,尤其能显著提高初级医师的诊断水平,具有良好的临床应用前景。展开更多
文摘目的探索并验证基于华为云ModelArts平台构建的深度学习模型在宫颈液基细胞学(liquid-based cytology,LBC)非典型细胞诊断中的应用价值,并评估其对不同诊断经验医师的辅助效果。方法回顾性分析2020年东莞市人民医院1044例宫颈脱落细胞学标本,采用华为云ModelArts平台开发的人工智能(artifical intelligence,AI)辅助诊断系统与初级、中级、高级医师进行诊断比对,计算灵敏度、特异度、精确率、符合率、曲线下面积(area under the curve,AUC)等指标,评估AI系统的诊断效能及其对不同年资医师的辅助诊断效果。采用McNemar检验比较AI系统与人工诊断的差异。结果在1044例宫颈脱落细胞学标本中,AI系统在非典型细胞检出的灵敏度和特异度分别为98.96%和89.15%,均高于初级医师(81.95%和91.81%)。AI系统的总体诊断精确率为93.68%,显著高于初级医师(87.26%,P<0.001)。AI辅助可显著提高初级医师的诊断性能,灵敏度从80.1%提升至96.5%,特异度从85.6%提升至92.3%。结论本研究构建的AI辅助宫颈细胞学诊断系统性能优越,尤其能显著提高初级医师的诊断水平,具有良好的临床应用前景。
