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医学影像AI辅诊:肺结节检出的假阳性抑制

在肺结节辅助诊断的落地过程中,我们发现真正影响医师采纳意愿的往往不是敏感度,而是假阳性数量——每例多出三五个误报,读片医师就会选择关掉提示框。本轮实验围绕假阳性抑制展开。

做法上,我们不再把问题简化为单张切片的分类,而是把同一患者多次随访的薄层序列对齐成三维输入,将随访确认为阴性但形态相似的病灶作为难负样本参与训练;标签仍以医师最终判读为准,标注不一致的病例单独复核,不强行合并。

要点

  • 进展:在内部回顾性数据集上,结节级敏感度保持在既有水平,每例平均假阳性由 4.2 处降至 1.6 处,医师单例阅片时间未见明显增加。
  • 下一步:引入不同厂商、不同层厚的扫描数据做跨设备验证,并与两名放射科医师的双盲读片结果对照,重点观察磨玻璃结节的检出稳定性。

需要说明的是,以上结果来自回顾性数据,样本量与病种分布均有局限,尚不足以外推为临床结论。我们更关心的是把误报控制在一个医师愿意长期打开提示的水平。

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