人工智能辅助模型改善胰腺实体病变的诊断

根据 7 月 19 日在JAMA Network Open 上在线发表的一项研究，整合临床信息和内镜超声检查 (EUS) 图像的联合人工智能 (AI) 辅助模型可以改善对胰腺实体病变的诊断。

中国武汉同济医院的崔浩晨医学博士及其同事开发了一种多模态人工智能模型，该模型整合了临床信息和 EUS 图像，以推进胰腺实体病变的临床诊断。在 2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日进行的一项交叉试验中，来自四个中心的 12 名内镜医师被随机分配在有或没有 AI 辅助的情况下诊断胰腺实体病变。从一家机构获取了 439 名胰腺实体病变患者的 EUS 图像和临床信息，以训练和验证该模型;然后在来自三家外部机构的 189 名患者中评估了该模型的稳健性和通用性。

研究人员观察到联合 AI 模型的曲线下面积从内部测试数据集的 0.996 变化到外部数据集的 0.955、0.924 和 0.976。AI 辅助显著提高了新手内镜医师的诊断准确率(0.69 对 0.90)，而经验丰富的内镜医师的怀疑态度则因补充的可解释性信息而得到缓解。

作者写道：“未来，这种联合人工智能模型将提高决策过程的透明度，有可能促进胰腺实性病变的诊断。”

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