Page 65 - 林口醫研部12月電子報
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但是，LDCT的缺點之一是假陽性率不低，為9％到50％不等，平均
為20％，這可能對患者有害。在影像醫學檢查中，遺漏肺結節或肺癌的
偵測是放射科醫師醫療事故索賠最常見的原因之一。為了避免漏診和過
度診斷，準確區分惡性肺結節和良性肺結節一直是關鍵問題。而人工智
能可能是解決上述問題的方案之一。
‣研究目的
為評估市售人工智慧軟體在偵測和區分惡性和良性肺結節的效能。
此軟體功能包括血管壓抑(vessel-suppressed, VS)和深度學習電腦輔助偵
測 (computer-aided detection, CAD) 人工智慧(AI)系統 (VS-CAD AI system)。
‣研究材料
為50位病人(32名女性，平均年齡52歲)的LDCT，且三個月內對50位
病的75個結節進行手術切除和病理分析。
‣研究材料
血管壓抑的LDCT 影像呈現了75個經病理證實的肺結節。VS-CAD AI
報告系統沒有呈現47個肺癌結節中的3個(6.4%)及28個良性結節中的11個
(39.3%)。AI系統和放射科醫師在判讀鑑別惡性及良性結節的敏感性分別
為93.6%及89.4%，特異性分別為39.3% 和82.1%。VS-CAD AI的敏感性高於
放射科醫師判讀，但無統計學上的顯著差異。而放射科醫師判讀的特異
性則顯著高於VS-CAD AI (p = 0.003)。
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