近日，中山大学附属第一医院肖海鹏教授团队研究成果“Deep learning-based artificial intelligence model assists in thyroid nodule management: a multi-center, diagnostic study”在柳叶刀AI子刊The Lancet Digital Health杂志上发表。
甲状腺结节在成人的检出率高达40-66%。甲状腺超声是鉴别结节良恶性的首选无创手段，但存在15%-20%的误诊率。肖海鹏教授团队利用深度学习技术，基于近2万张甲状腺结节超声图像构建了AI诊断模型ThyNet，并与12名资深超声医师进行交互，在7个中心的数据集对模型进行了验证。ThyNet模型在外部多中心验证的准确率超过了拥有以上甲状腺超声经验的专家的水平。结合ThyNet和ACR TIRADS指南建立的AI辅助决策模型，使临床需要依靠有创的甲状腺细针穿刺活检的病人比例从87.7%下降到53.4%，而漏诊率仅增加了0.4%。
目前学界对如何将AI应用于临床及其背后的伦理风险仍存在广泛争议。肖海鹏教授团队的研究发现当超声医生和AI诊断建议不一致时，有一半的医生修改了诊断，但却有四分之一的诊断是被病理证实为错误修改。研究首次对AI如何具体影响临床决策和医疗行为及其可能的伦理风险提供了数据支持。
ThyNet模型和ACR TIRADS指南联合建立的AI辅助FNA 决策模型
论文第一作者是中山大学附属第一医院临床研究中心彭穗教授和刘贻豪助理研究员，甲乳外科吕伟明教授，中山大学肿瘤防治中心刘隆忠教授，中山大学附属第一医院临床研究中心周倩助理研究员。论文最后通讯作者为中山大学附属第一医院内分泌科肖海鹏教授，超声医学科王伟教授及哈佛大学Erik K Alexander教授为文章的共同通讯作者。
本项目由中山大学附属第一医院临床研究中心、内分泌科、超声医学科、甲乳外科和医疗大数据中心共同牵头完成，联合了华南6家大型三甲医院（广西医科大学附属第一医院、中山大学附属第三医院、中山大学附属第六医院、广州中医药大学附属第一医院和中国人民解放军南部战区总医院）和哈佛大学布列根和妇女医院。清华大学和小白世纪团队协助完成工学网络。该成果充分体现了多学科、交叉学科和多中心的协作创新和优势互补，获得了杂志官方网站的首页推介。
论文链接：
/journals/landig/article/PIIS2589-7500(21)00041-8/fulltext
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