【摘 要】
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目的验证一个由卷积神经网络的人工智能系统技术模型,从而提高临床白光内镜下早期食管癌的诊断水平。方法回顾性方便收集2016年7月—2018年8月期间吉林市人民医院内镜中心数
【机 构】
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吉林市人民医院消化中心,奥丁创新科技（吉林）有限公司
【基金项目】
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吉林市医疗卫生指导性计划项目(201830433)
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目的验证一个由卷积神经网络的人工智能系统技术模型,从而提高临床白光内镜下早期食管癌的诊断水平。方法回顾性方便收集2016年7月—2018年8月期间吉林市人民医院内镜中心数据库中2 120张食道图像,其中包括早期食管癌288张,良性病变及正常图像1 832张。首先通过腾讯觅影人工智能系统技术模型对该2 120张图像进行验证,同时在交给4名内镜医师进行诊断,最后分析统计结果。结果卷积神经网络人工智能模型用于早期食管癌的准确率为88.4%(1 875/2 120)、敏感度89.6%(258/288)、特异度88
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