• 1. 山东大学齐鲁医院 门诊部(济南 250012);
  • 2. 复旦大学公共卫生学院(上海 200032);
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目的 评估基于 CT 影像的人工智能(artificial intelligence,AI)辅助诊断系统对肺癌的诊断价值。方法 计算机检索 PubMed、EMbase、the Cochrane Library、CNKI、万方数据库和中国生物医学文献数据库(CBM)中 2010~2019 年关于基于 CT 影像的 AI 辅助诊断系统诊断肺癌的中英文文献。按照诊断试验的纳入和排除标准筛选文献,进行质量评价并提取特征信息。采用 Stata 12.0 软件和 SAS 9.4 软件进行 Meta 分析,以合并敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比和绘制受试者工作特征曲线,并通过 Meta 回归分析探索研究间异质性来源。结果 本研究共纳入 18 个研究,包括 4 771 例患者。纳入的研究间存在异质性,采用随机效应模型进行分析。Meta 分析结果显示:基于 CT 影像的 AI 辅助诊断系统诊断肺癌的合并敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比和综合受试者工作特征(SROC)曲线下面积分别为 0.87[95%CI(0.84,0.90)]、0.89[95%CI(0.84,0.92)]、7.70[95%CI(5.32,11.15)]、0.14 [95%CI(0.11,0.19)]、53.54[95%CI(30.68,93.42)]和 0.94[95%CI(0.91,0.95)]。结论 基于 CT 影像的 AI 辅助诊断系统对肺癌具有较高的诊断价值,可以作为一种诊断肺癌的方法在临床推广应用。但受纳入研究的数量和质量限制,上述结论尚需开展更多高质量研究予以验证。