對(duì) 21 歲或以下患者的回顧性研究發(fā)現(xiàn)，深度學(xué)習(xí)算法和美國(guó)放射學(xué)會(huì)甲狀腺成像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng) (TI-RADS) 對(duì)區(qū)分甲狀腺結(jié)節(jié)的敏感性均提高了 26% 以上。超聲與放射科醫(yī)師評(píng)估的比較。

新興研究表明，采用深度學(xué)習(xí)算法可能有助于區(qū)分兒童和年輕人的超聲檢查中的惡性和良性甲狀腺結(jié)節(jié)。

在最近發(fā)表在《美國(guó)放射學(xué)雜志》上的一項(xiàng)回顧性研究中，研究人員回顧了 139 名 21 歲或以下在超聲檢查中發(fā)現(xiàn)甲狀腺結(jié)節(jié)的患者的數(shù)據(jù)。鑒于區(qū)分惡性和良性甲狀腺結(jié)節(jié)的敏感性和特異性，研究作者隨后將獨(dú)立放射科醫(yī)師的評(píng)估與美國(guó)放射學(xué)會(huì)甲狀腺成像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng) (TI-RADS) 以及先前開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法的使用進(jìn)行了比較。

與放射科醫(yī)生的獨(dú)立印象的平均 58.3% 的敏感性相比，研究作者指出深度學(xué)習(xí)算法的敏感性為 87.5%，使用 TI-RADS 分類的敏感性為 85.1%。

Maciej Mazurowski 寫道：“鑒于深度學(xué)習(xí)算法相對(duì)較高的靈敏度，該算法可能有助于識(shí)別潛在的惡性結(jié)節(jié)，以便在目前僅依賴放射科醫(yī)生的整體印象而不使用 ACR TI-RADS 的機(jī)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步的放射科醫(yī)生評(píng)估。” ，博士，杜克大學(xué)副教授，杜克大學(xué)放射學(xué)人工智能中心科學(xué)主任，及其同事。

然而，研究人員確實(shí)注意到，深度學(xué)習(xí)算法的特異性(36.1%)明顯低于使用 TI-RADS 分類(平均值為 50.6%)和放射科醫(yī)生的整體獨(dú)立印象(平均值為 79.9%)。Mazurowski 及其同事強(qiáng)調(diào)，鑒于這些發(fā)現(xiàn)，在將深度學(xué)習(xí)模型用于該患者群體之前，有必要在一組患有甲狀腺結(jié)節(jié)的兒童中進(jìn)一步訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)并隨后對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證。

也就是說(shuō)，該研究的作者指出了深度學(xué)習(xí)模型的潛力，該模型可以在沒(méi)有經(jīng)過(guò)專門兒科培訓(xùn)的醫(yī)生的環(huán)境中為兒科甲狀腺結(jié)節(jié)評(píng)估提供更客觀、可重復(fù)的方法。

Mazurowski 及其同事還指出，診斷甲狀腺結(jié)節(jié)的敏感性在兒科人群中尤為重要。

“在成人中，鑒于希望限制不必要的活檢，甲狀腺結(jié)節(jié)診斷評(píng)估的高特異性很重要。然而，在兒童中，較小或侵襲性較低的甲狀腺癌具有較長(zhǎng)的生長(zhǎng)和/或轉(zhuǎn)移期。因此，在兒童中，高靈敏度是一個(gè)優(yōu)先事項(xiàng)，”Mazurowski 及其同事堅(jiān)持說(shuō)。

關(guān)于研究限制，作者承認(rèn)深度學(xué)習(xí)算法是用成人甲狀腺結(jié)節(jié)圖像訓(xùn)練的。研究人員指出，審查放射科醫(yī)生只被要求提供他們對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)是惡性還是良性的印象，并且在診斷不確定的情況下不包括任何可能的細(xì)針穿刺 (FNA) 建議。Mazurowski 及其同事承認(rèn)，放射科醫(yī)生的印象以及深度學(xué)習(xí)算法評(píng)估是基于每個(gè)結(jié)節(jié)的兩個(gè)靜態(tài)灰度圖像。研究作者表示，40.3% 的高惡性率可能受到三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)研究環(huán)境中的選擇偏倚和潛在轉(zhuǎn)診基礎(chǔ)的影響。