目的探索并验证基于华为云ModelArts平台构建的深度学习模型在宫颈液基细胞学(liquid-based cytology,LBC)非典型细胞诊断中的应用价值,并评估其对不同诊断经验医师的辅助效果。方法回顾性分析2020年东莞市人民医院1044例宫颈脱落细胞...目的探索并验证基于华为云ModelArts平台构建的深度学习模型在宫颈液基细胞学(liquid-based cytology,LBC)非典型细胞诊断中的应用价值,并评估其对不同诊断经验医师的辅助效果。方法回顾性分析2020年东莞市人民医院1044例宫颈脱落细胞学标本,采用华为云ModelArts平台开发的人工智能(artifical intelligence,AI)辅助诊断系统与初级、中级、高级医师进行诊断比对,计算灵敏度、特异度、精确率、符合率、曲线下面积(area under the curve,AUC)等指标,评估AI系统的诊断效能及其对不同年资医师的辅助诊断效果。采用McNemar检验比较AI系统与人工诊断的差异。结果在1044例宫颈脱落细胞学标本中,AI系统在非典型细胞检出的灵敏度和特异度分别为98.96%和89.15%,均高于初级医师(81.95%和91.81%)。AI系统的总体诊断精确率为93.68%,显著高于初级医师(87.26%,P<0.001)。AI辅助可显著提高初级医师的诊断性能,灵敏度从80.1%提升至96.5%,特异度从85.6%提升至92.3%。结论本研究构建的AI辅助宫颈细胞学诊断系统性能优越,尤其能显著提高初级医师的诊断水平,具有良好的临床应用前景。展开更多
目的描述陕西地区大骨节病(Kashin-Beck disease,KBD)患者膝、踝关节活动度(range of motion,ROM)和肌肉萎缩相关指标的分布特征,探究膝、踝ROM和肌肉萎缩指标的相关性,为KBD患者临床特征分析提供可参考依据。方法对来自陕西省KBD病区在...目的描述陕西地区大骨节病(Kashin-Beck disease,KBD)患者膝、踝关节活动度(range of motion,ROM)和肌肉萎缩相关指标的分布特征,探究膝、踝ROM和肌肉萎缩指标的相关性,为KBD患者临床特征分析提供可参考依据。方法对来自陕西省KBD病区在册KBD患者进行抽样调查。采集KBD患者一般人口学资料,测量患者膝关节(屈曲、伸展),踝关节(背屈、跖屈)活动度以及患者上臂围、大腿围、小腿围和握力等肌肉萎缩相关指标。按照人群特征[性别、年龄、体质量指数(BMI)]和KBD分度分组,报告KBD患者ROM和肌肉萎缩指标的中位数和四分位数,分析不同组间各指标的差异。控制性别、年龄和BMI等变量后,采用偏相关分析探索各指标间的相关性。结果本研究共调查KBD患者480例,其中男性249(51.9%)例,女性231(48.1%)例,平均年龄(63.10±7.32)岁,平均BMI(23.49±8.90)kg/m^(2)。结果显示,KBD患者膝关节屈曲活动度[105.0(95.0,120.0)]°,膝关节伸展活动度[0.0(-15.0,0.0)]°,踝关节背屈活动度[5.0(0.0,15.0)]°,踝关节跖屈活动度[20.0(15.0,30.0)]°,左侧大腿围[43.0(40.0,47.0)]cm,右侧大腿围[43.0(39.0,47.0)]cm,左侧小腿围[29.0(27.0,32.0)]cm,右侧小腿围[29.5(27.0,32.0)]cm,左侧和右侧上臂围均为[27.0(25.0,30.0)]cm,左手握力[13.4(9.5,18.4)]kg,右手握力[13.9(9.8,18.2)]kg。随着年龄的增加,KBD患者两侧膝关节伸展活动度呈现降低趋势(H=31.499、31.847;P均<0.001)。BMI正常组两侧膝关节屈曲活动度高于超重或肥胖组,差异均有统计学意义(H=7.753、12.333;P=0.021、0.002)。不同KBD分度下,两侧膝关节屈曲、大腿围和小腿围均呈现降低趋势(H=14.345、17.256、8.000、8.462、8.558、9.633;P均<0.05)。相关性分析显示,KBD患者膝关节屈曲活动度与大腿围、小腿围和握力呈正相关关系(P均<0.05)。KBD患者膝关节伸展活动度与大腿围呈正相关关系(P均<0.01)。结论陕西省KBD患者ROM受损和肌肉萎缩较为严重,且ROM与肌肉萎缩存在相关关系。展开更多
文摘目的探索并验证基于华为云ModelArts平台构建的深度学习模型在宫颈液基细胞学(liquid-based cytology,LBC)非典型细胞诊断中的应用价值,并评估其对不同诊断经验医师的辅助效果。方法回顾性分析2020年东莞市人民医院1044例宫颈脱落细胞学标本,采用华为云ModelArts平台开发的人工智能(artifical intelligence,AI)辅助诊断系统与初级、中级、高级医师进行诊断比对,计算灵敏度、特异度、精确率、符合率、曲线下面积(area under the curve,AUC)等指标,评估AI系统的诊断效能及其对不同年资医师的辅助诊断效果。采用McNemar检验比较AI系统与人工诊断的差异。结果在1044例宫颈脱落细胞学标本中,AI系统在非典型细胞检出的灵敏度和特异度分别为98.96%和89.15%,均高于初级医师(81.95%和91.81%)。AI系统的总体诊断精确率为93.68%,显著高于初级医师(87.26%,P<0.001)。AI辅助可显著提高初级医师的诊断性能,灵敏度从80.1%提升至96.5%,特异度从85.6%提升至92.3%。结论本研究构建的AI辅助宫颈细胞学诊断系统性能优越,尤其能显著提高初级医师的诊断水平,具有良好的临床应用前景。
文摘目的描述陕西地区大骨节病(Kashin-Beck disease,KBD)患者膝、踝关节活动度(range of motion,ROM)和肌肉萎缩相关指标的分布特征,探究膝、踝ROM和肌肉萎缩指标的相关性,为KBD患者临床特征分析提供可参考依据。方法对来自陕西省KBD病区在册KBD患者进行抽样调查。采集KBD患者一般人口学资料,测量患者膝关节(屈曲、伸展),踝关节(背屈、跖屈)活动度以及患者上臂围、大腿围、小腿围和握力等肌肉萎缩相关指标。按照人群特征[性别、年龄、体质量指数(BMI)]和KBD分度分组,报告KBD患者ROM和肌肉萎缩指标的中位数和四分位数,分析不同组间各指标的差异。控制性别、年龄和BMI等变量后,采用偏相关分析探索各指标间的相关性。结果本研究共调查KBD患者480例,其中男性249(51.9%)例,女性231(48.1%)例,平均年龄(63.10±7.32)岁,平均BMI(23.49±8.90)kg/m^(2)。结果显示,KBD患者膝关节屈曲活动度[105.0(95.0,120.0)]°,膝关节伸展活动度[0.0(-15.0,0.0)]°,踝关节背屈活动度[5.0(0.0,15.0)]°,踝关节跖屈活动度[20.0(15.0,30.0)]°,左侧大腿围[43.0(40.0,47.0)]cm,右侧大腿围[43.0(39.0,47.0)]cm,左侧小腿围[29.0(27.0,32.0)]cm,右侧小腿围[29.5(27.0,32.0)]cm,左侧和右侧上臂围均为[27.0(25.0,30.0)]cm,左手握力[13.4(9.5,18.4)]kg,右手握力[13.9(9.8,18.2)]kg。随着年龄的增加,KBD患者两侧膝关节伸展活动度呈现降低趋势(H=31.499、31.847;P均<0.001)。BMI正常组两侧膝关节屈曲活动度高于超重或肥胖组,差异均有统计学意义(H=7.753、12.333;P=0.021、0.002)。不同KBD分度下,两侧膝关节屈曲、大腿围和小腿围均呈现降低趋势(H=14.345、17.256、8.000、8.462、8.558、9.633;P均<0.05)。相关性分析显示,KBD患者膝关节屈曲活动度与大腿围、小腿围和握力呈正相关关系(P均<0.05)。KBD患者膝关节伸展活动度与大腿围呈正相关关系(P均<0.01)。结论陕西省KBD患者ROM受损和肌肉萎缩较为严重,且ROM与肌肉萎缩存在相关关系。
