張武平，王春風(fēng)，王 琳，霍 權(quán)，林澍莘（通訊作者）

（1 北京中醫(yī)藥大學(xué)孫思邈醫(yī)院＜銅川市中醫(yī)醫(yī)院＞ 陜西 銅川 727000）

（2 上海聯(lián)影智能醫(yī)療科技有限公司 上海 200030）

肋骨骨折是胸部創(chuàng)傷常見類型之一，調(diào)研發(fā)現(xiàn)肋骨骨折約占全部胸部創(chuàng)傷的50%～80%[1]。肋骨骨折會(huì)破壞個(gè)體胸廓穩(wěn)定性，導(dǎo)致個(gè)體呼吸活動(dòng)度受限，尤其是部分合并呼吸系統(tǒng)疾患的高齡患者，會(huì)增加痰滯留和肺部感染的風(fēng)險(xiǎn)，因而需要及早實(shí)施治療[2]。CT 檢測是臨床上常用的肋骨骨折診斷手段，但有研究指出，受拍攝角度、個(gè)體因素等影響，CT 診斷也存在漏診誤診的可能[3]。本研究旨在分析人工智能輔助在提高CT 肋骨骨折檢出率中的應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇2019 年7 月至2019 年8 月于我院接受治療的85例疑似肋骨骨折患者為研究對象，納入對象中男性46 例，女性39 例，年齡29 ～68 歲，平均年齡（50.18±3.11）歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）均出現(xiàn)局部疼痛、呼吸活動(dòng)度受限等典型肋骨骨折癥狀者；（2）意識(shí)清晰能夠配合進(jìn)行調(diào)研；（3）病歷資料齊全；（4）調(diào)研報(bào)醫(yī)院倫理學(xué)會(huì)批準(zhǔn)實(shí)施；（5）患者或其家屬簽署知情同意書。

1.2 干預(yù)方法

入組患者首先接受CT 平掃，選擇設(shè)備為美國GE64 排128 層螺旋CT，患者取仰臥位，將患者雙側(cè)1 ～12 肋設(shè)定為掃描范圍，設(shè)置電壓為120KV，電流100 ～300mA，層厚設(shè)置為5mm，采集數(shù)據(jù)錄入CT 處理軟件中進(jìn)行圖像重現(xiàn)，由兩名高年資影像學(xué)醫(yī)師進(jìn)行結(jié)果判讀；而后使用聯(lián)影智能uAI-BoneCare 骨折輔助檢測軟件，進(jìn)行AI 同步閱片，由同樣兩名醫(yī)師進(jìn)行雙盲結(jié)果判讀。

1.3 觀察指標(biāo)及評測標(biāo)準(zhǔn)

觀察指標(biāo)為CT 常規(guī)檢測與人工智能輔助下CT 檢測對肋骨骨折的診斷效果，以MRI 檢測結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，分別計(jì)算兩種檢測方式的準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度、陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值，并實(shí)施組間差異性比較。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS20.0 軟件中進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，計(jì)數(shù)資料采取[n（%）]表示，比較采用卡方檢驗(yàn)，取P＜0.05 為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；

2 結(jié)果

2.1 單純CT 對肋骨骨折診斷價(jià)值分析

單純CT 檢測診斷準(zhǔn)確度為80.00%，靈敏度為80.28%，特異度為78.57%，陽性預(yù)測值95.00%，陰性預(yù)測值44.00%，如表1 所示。

單純CT MRI 陽性（n=71） MRI 陰性（n=14）陽性（n=60） 57 3陰性（n=25） 14 11

2.2 人工智能輔助CT 對肋骨骨折診斷價(jià)值分析

人工智能輔助CT 檢測準(zhǔn)確度為95.29%，靈敏度為95.77%，特異度為92.86%，陽性預(yù)測值98.55%，陰性預(yù)測值81.25%，如表2 所示。

人工智能輔助CT MRI 陽性（n=71） MRI 陰性（n=14）陽性（n=69） 68 1陰性（n=16） 3 13

2.3 兩種檢測方式差異性比較

經(jīng)比較顯示，人工智能輔助CT 對肋骨骨折的診斷準(zhǔn)確度、靈敏度、陰性預(yù)測值均明顯高于單純CT 檢測，組間比較差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），如表3 所示。

陰性預(yù)測值單純CT 80.00 80.28 78.57 95.00 44.00人工智能輔助CT組別 準(zhǔn)確度 靈敏度 特異度 陽性預(yù)測值95.29 95.77 92.86 98.55 81.25 P ＜0.05 ＜0.05 ＞0.05 ＞0.05 ＜0.05

3 討論

胸部外傷是繼頭部、四肢以外最為常見的外傷部位，約占胸部外傷的67%，是較為常見的胸部創(chuàng)傷類型之一。影像學(xué)檢查是當(dāng)前肋骨骨折最常用的診斷方式，但在臨床實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，常規(guī)CT 對肋骨骨折的診斷價(jià)值有限，誤診漏診事件時(shí)有發(fā)生，影響了患者后續(xù)治療的開展[4]，因而尋求一種更為準(zhǔn)確靈敏的肋骨骨折診斷方式成為臨床研究重點(diǎn)。

本研究組間比較顯示人工智能輔助明顯提高了CT 診斷的準(zhǔn)確度、靈敏度和陰性預(yù)測值，提示人工智能輔助有效提高了CT 對肋骨骨折診斷價(jià)值。本文作者分析認(rèn)為，由于肋骨具有較為特殊的解剖結(jié)構(gòu)，常規(guī)的X 線檢測空間分辨率較差，尤其是對于某些隱匿性肋骨骨折，容易出現(xiàn)漏診，而常規(guī)CT 雖然能夠排出重疊因素的干擾，較為清晰的顯示骨折部位、骨折數(shù)量等，但普通CT 不擅長計(jì)算骨折數(shù)目和骨折部位的精準(zhǔn)定位。而人工智能輔助系統(tǒng)的應(yīng)用能夠從多角度、多方位對疑似骨折部位進(jìn)行研讀，通過案例庫的比較來輔助醫(yī)師做出更為精準(zhǔn)的判斷，因而能夠顯著提高診斷有效率。

綜上所述，人工智能輔助能夠顯著提高CT 對肋骨骨折的檢出率，提高診斷的靈敏度和準(zhǔn)確，值得進(jìn)行臨床推廣應(yīng)用。