Page 64 - 林口醫研部12月電子報

‣研究目的背景

First, to investigate and compare the performance of the artificial

intelligence (AI) with radiologists in differentiating malignant from benign

lung lesions, and second, to analyze the sensitivity and specificity of AI in

detecting malignancies.

‣研究發現與應用

The sensitivity of AI is higher than that of radiologists in detecting

malignant lung nodules but without statistical significance. However,

Specificity obtained by the radiologists is significantly higher than that of the

AI. AI is helpful to radiologists in detecting and characterizing lung nodules.

‣背景

世界上與癌症相關的死亡原因，肺癌排名第一。在一般臨床診斷時

，超過75％的肺癌患者已有局部淋巴擴散或遠處轉移，而降低了生存率

。肺癌的早期偵測極為重要。根據CT影像，可將早期肺癌結節區分為實

質性、部分實質性和純毛玻璃樣結節(GGN)。表現為GGN或部分實質性

結節的肺癌的早期發現和手術切除可提供100％的肺癌特異性生存率。

與胸部X線攝影相比，使用低劑量電腦斷層攝影 (LDCT)的美國多中

心肺部篩檢計畫（NLST）顯示肺癌的發生率和總死亡率分別降低了20％

和7％。2013 年美國最重要的預防醫學組織 (U.S. Preventive Services Task

Force, USPSTF) 正式公告針對55歲至80歲，有30年包煙史，目前吸煙或在

過去15年內戒菸的成年人，可進行年度LDCT篩檢。

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