目的探讨基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的人工智能(artificial intelligence,AI)技术通过深度学习辅助喉鳞状细胞癌(以下简称喉鳞癌)临床诊断的可行性。方法本研究采用一套深度CNN用以评估喉鳞癌患者的窄带成像(narrow band imaging,NBI)内镜图像。纳入2015—2017年期间就诊于首都医科大学附属北京同仁医院耳鼻咽喉头颈外科的喉病变患者4799例,其中男3168例,女1631例,年龄21~87岁。采用简单随机化法选取2427例患者的NBI内镜(其中喉良性病变1388例,喉鳞癌1039例)用于对AI系统的训练和校正。对余下的2372例患者采用NBI内镜(其中喉良性病变1276例,喉鳞癌1096例)对AI进行测试,并与耳鼻咽喉头颈外科专家判读结果进行比较。采用SPSS 21.0软件进行卡方检验,计算AI及耳鼻咽喉头颈外科专家判读的准确率、敏感度及特异度,采用受试者工作特征曲线(receiver operating curve,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)来评估本算法对NBI内镜图像的判读能力。结果AI验证集的准确率为90.91%(AUC=0.96),敏感度为90.12%,特异度为91.53%,与耳鼻咽喉头颈外科专家判读结果相当[准确率为(91.93±3.20)%,敏感度为(91.33±3.25)%,特异度为(93.02±2.59)%],差异无统计学意义(t值分别为0.64、0.75、1.17,P值分别为0.32、0.28、0.21)。CNN的判读速度明显高于耳鼻咽喉头颈外科专家,差异有统计学意义(每图0.01 s比每图5.50 s,t=9.15,P<0.001)。结论本研究证实了基于深度CNN的AI在喉NBI内镜判读上的有效性,提示AI在喉鳞癌的临床辅助诊断方面有很好的应用前景。
2022年,美国减重与代谢外科协会(American Society for Metabolic and Bariatric Surgery,ASMBS)发表了减重手术围手术期静脉血栓栓塞(venous thromboembolism,VTE)预防的更新立场声明。与2007年和2013年ASMBS发布的立场声明不同,该更...
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2022年,美国减重与代谢外科协会(American Society for Metabolic and Bariatric Surgery,ASMBS)发表了减重手术围手术期静脉血栓栓塞(venous thromboembolism,VTE)预防的更新立场声明。与2007年和2013年ASMBS发布的立场声明不同,该更新立场声明将VTE的预防措施分为机械预防、药物预防和下腔静脉过滤器预防3个部分,共16项建议。本文对该声明的重点内容进行解读,为规范减重手术患者围手术期VTE的预防提供参考。
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