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中华肺部疾病杂志(电子版)

中华肺部疾病杂志(电子版) ›› 2020, Vol. 13 ›› Issue (06) : 760 -763. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-6902.2020.06.009

论著

人工智能在肺结节良恶性鉴别诊断中的价值分析
南岩东1,†(), 李玉娟1, 刘苗苗1, 金发光1, 张涛1   
  1. 1. 710038　西安，空军（第四）军医大学唐都医院呼吸与危重症医学科
  • 收稿日期:2020-05-07 出版日期:2020-12-25
  • 通信作者: 南岩东
  • 基金资助:
    陕西省重点研发计划(2019SF-009)

Analysis of the value of artificial intelligence in differential diagnosis of benign and malignant pulmonary nodules

Yandong Nan1,†(), Yujuan Li1, Miaomiao Liu1, Faguang Jin1, Tao Zhang1   

  1. 1. Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Tangdu Hospital, Air Force Military Medical University, 710038, China
  • Received:2020-05-07 Published:2020-12-25
  • Corresponding author: Yandong Nan
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引用本文：

南岩东, 李玉娟, 刘苗苗, 金发光, 张涛. 人工智能在肺结节良恶性鉴别诊断中的价值分析[J]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2020, 13(06): 760-763.

Yandong Nan, Yujuan Li, Miaomiao Liu, Faguang Jin, Tao Zhang. Analysis of the value of artificial intelligence in differential diagnosis of benign and malignant pulmonary nodules[J]. Chinese Journal of Lung Diseases(Electronic Edition), 2020, 13(06): 760-763.

目的

评价人工智能(artificial intelligence, AI)风险评估对肺结节良恶性鉴别诊断的价值。

方法

收集2018年8月至2019年12月唐都医院行胸部CT检查，发现肺结节患者310例，将患者CT影像数据DICOM文件拷贝输入到"FACT人工智能"软件系统对结节进行分析，获得结节的部位、数量、特征(磨玻璃、亚实性、实性)、大小、密度、以及恶性风险概率AI值和Lung-rads分级；其中39例肺结节经过多学科讨论，建议采用外科手术、经皮肺穿刺或者支气管镜下活检等，271例患者进行随访。

结果

31例肺结节病理诊断良性14例，分别为结核8例，隐球菌2例，炎性结节4例；恶性25例，分别肺鳞癌2例，腺癌23例。进一步分析，恶性病变的AI风险概率明显高于良性病变(P<0.05)；结节AI风险概率与肺结节特点(磨玻璃、亚实性、实性)显著相关(P<0.05)，而与数量及边缘毛刺征无显著相关性(P>0.05)；肺结节特点(磨玻璃、亚实性、实性)在良恶性之间存在显著性差异(P<0.05)，而密度和体积之间在在良恶性之间无显著性差异(P>0.05)。肺结节Lung-rads分级与AI风险概率之间具有显著的相关性(P<0.05)。

结论

依据人工智能自动分析良恶性概率AI值对肺结节良恶性鉴别诊断具有一定的价值，值得临床借鉴。

关键词: 人工智能, 肺结节, 支气管肺癌, 早期诊断
Objective

To evaluate the value of risk assessment of artificial intelligence (AI) in the differential diagnosis of benign and malignant pulmonary nodules.

Methods

All of 310 patients with pulmonary nodules by the Chest CT examination in Tangdu Hospital from August 2018 to December 2019 were collected in this study. A copy of the patient′s CT image with DICOM format was input into the "FACT artificial intelligence" software system to and the pulmonary nodules was analyzed. The pulmonary nodules characteristics, including the location, quantity, featutes (ground glass, subsolid and solid), size, density and AI values and Lung-rads grade were obtained. After multidisciplinary discussion, 39 cases of pulmonary nodules were suggested to be diagnosed by surgery, percutaneous lung puncture or bronchoscopic biopsy and 271 patients were followed up.

Results

Among 31 cases of pulmonary nodules, 14 cases were benign, including tuberculosis (8 cases), cryptococci (2 cases), inflammatory nodule (4 cases), and 25 cases were malignant, including squamous cell carcinoma (2 cases) and adenocarcinoma (23 cases). Further analysis showed that the AI risk probability of malignant lesions was significantly higher than that of benign lesions (P>0.05), and the AI risk probability of nodules was significantly correlated with the characteristics of pulmonary nodules (ground glass, subsolid and solid) (P>0.05), but not with the numbers and the marginal burr sign (P>0.05). There were significant differences in the characteristics of pulmonary nodules (ground glass, subsolid, and solid) between benign and malignant (P<0.05), but there was no significant difference in density or volume between benign and malignant (P>0.05). In addition, Lung-rads grade significantly correlated with AI risk probability of pulmonary nodules (P<0.05).

Conclusion

The automatic analysis of benign and malignant probability of pulmonary based on AI has a certain value in the differential diagnosis of pulmonary nodules and could be used in clinic.

Key words: Artificial intelligence, Lung nodules, Lung cancer, Early diagnosis
表1 39例患者一般资料结果
临床资料 分组 例数(%)
年龄 >60岁 14(35.9)
  ≤60岁 25(64.1)
性别 男 20(51.3)
  女 19(48.7)
吸烟史 有 19(48.7)
  无 20(51.3)
家族史 有 3 (7.7)
  无 36(92.3)
5年以上胸部肿瘤史 有 0 (0.0)
  无 39(100.0)
既往确诊为肺气肿 是 11(28.2)
  否 28(71.8)
结节特点 磨玻璃 3 (7.7)
  亚实性 26(66.7)
  实性 10(25.6)
毛刺征 有 8 (20.5)
  无 31(79.5)
Lungrads分级 3级 7(18.0)
  4A级 9(23.1)
  4B级 23(58.9)
病理类型 良性病变 14(35.9)
  腺癌 23(58.9)
  鳞癌 2 (5.1)
表2 AI风险概率与肺结节特征、数量、毛刺征之间的相关性分析
临床指标 分类 例数 AI风险概率 F/t值 P值
结节特征 磨玻璃 3 29.03±55.00 8.950 0.001
  亚实性 26 83.73±22.55    
  实性 10 54.80±24.77    
结节数量 单个结节 16 71.94±31.83 0.172 0.843
  2～3个结节 14 73.57±25.39    
  >3个结节 9 78.78±25.79    
边缘毛刺征 有 8 80.50±8.96 0.778 0.442
  无 31 72.45±28.66    
表3 AI风险概率与肺结节特征、数量、毛刺征之间的相关性分析
分　级 级别 例数 AI风险概率 F值 P值
  3级 6 49.50±12.68 119.977 0.000
Lung Rads 4A级 9 54.33±11.65    
  4B级 24 90.29±2.20    
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