【摘 要】
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目的 分析人工智能与放射科医师判读肺内实性肿块CT征象的一致性，探索人工智能在临床应用中的价值。方法 回顾性分析徐州医科大学附属淮安医院2020年1月至2022年1月经病理确诊的58例肺内实性肿块，重建CT薄层数据包并使用人工智能软件分析肿块的征象（包括分叶征、毛刺征、空泡征、血管集束征、胸膜凹陷征）,同时两位放射科医师分别分析肿块的以上特征，采用一致性检验分析放射科医师与人工智能判读结果的一致性
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目的 分析人工智能与放射科医师判读肺内实性肿块CT征象的一致性，探索人工智能在临床应用中的价值。方法 回顾性分析徐州医科大学附属淮安医院2020年1月至2022年1月经病理确诊的58例肺内实性肿块，重建CT薄层数据包并使用人工智能软件分析肿块的征象（包括分叶征、毛刺征、空泡征、血管集束征、胸膜凹陷征）,同时两位放射科医师分别分析肿块的以上特征，采用一致性检验分析放射科医师与人工智能判读结果的一致性。结果 放射科医师两次判读肿块是否存在分叶征、毛刺征、空泡征、血管集束征、胸膜凹陷征、支气管充气征的一致性优（Kappa值0.862～0.965,P均＜0.001）,两名放射科医师判读结果的一致性优（Kappa值0.8262～0.928,P均＜0.001）。放射科医师与人工智能判读的肿块CT征象一致性优（Kappa值0.770～0.906,P均＜0.001）,其中分叶征的一致性最高（Kappa=0.906）,血管集束征的一致性最低（Kappa=0.770）。结论 人工智能可以可靠的评估肺内实性肿块的CT征象，并提高放射科医师的阅片效率。
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