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人工智能识别技术在T1期肺癌诊断中的临床应用研究 下载：37 浏览：536

杨龙 《人工智能研究》 2025年3期

摘要:
目的 人工智能识别技术在T1期肺癌诊断中的临床应用研究。方法 取我院（2021年1月至2021年12月）患者40例，为患者拍摄CT摄胸片，AI识别技术阅读和人工阅读。比较人工智能识别技术与人工阅片对T1期肺癌的敏感性、特异性、准确性和总阅片时间。结果 人工智能诊断的符合率、敏感度、特异度分别为97.50%（39/40）、0%（0/1）、94.87%（37/39）。以手术病理检验结果为金标准分析人工读片的符合率、敏感度、特异度分别为100.00%（40/40）、100.00%（1/1）、100.00%（39/39）。诊断符合率、敏感度、特异度对比，人工读片均高于人工智能（P<0.05）。诊断总满意度对比，人工读片高于人工智能（P<0.05）。结论 借助人工智能和机器人自动学习T1期肺癌胸部CT显示图像，对于T1期肺癌的早期识别能够达到较高的灵敏度和特异性，能够帮助专业医生进行诊断。

血清肿瘤标志物检测在肺癌诊断与临床分期中的应用 下载：437 浏览：3343

黄翠兰 《诊断医学》 2021年3期

摘要:
目的探讨血清肿瘤标志物检测在肺癌诊断与临床分期中的应用效果。方法遴选本院2019年6月到2020年1月收容的190例肺部疾病患者与健康体检志愿者，将90例确诊为肺癌的患者成为A组、40例确诊为良性肺部疾病的患者为B组、余下60例健康志愿者为对照组，对比血清肿瘤标志物检测在肺癌诊断与临床分期中的应用。结果 癌患者的NSE与CEA水平优于B组与C组，而CA19-9的水平比较小于B组和C组，组间比较差异明显（P<0.05）差异明显，可比较。B组与C组的NSE、CEA以及CA19-9的水平比较并无统计学意义（P>0.05）；Ⅲa期 、Ⅲb 期和Ⅳ期肺癌患者血清CEA水平和血清CA19-9水平大于Ⅰ 期和 Ⅱ 期，组间比较较为明显（P<0.05），以上3项血清肿瘤标志物分期表现为正面相关。结论 CA19-9 、NSE 、 CEA等血清肿瘤标志物在临床诊断中的应用对于肺癌的早期诊断具有较高的临床价值，可提高患者的临床使用要求，为患者病情治疗提供一定的指导。
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