基于深度学习的智能辅助内镜诊断系统对上消化道早癌诊断价值

基于深度学习的智能辅助内镜诊断系统对上消化道早癌诊断价值摘要目的系统评价基于深度学习的智能辅助内镜诊断系统(intelligence-assistedendoscopicdiagnosissystembasedondeeplearning,DL-IEDS)对上消化道早癌的诊断价值。方法系统检索Pubmed、Embase、WebofScience、CochraneLibrary、Sinomed、CNKI、维普及万方等中英文数据库中有关运用DL-IEDS诊断上消化道早癌的诊断性试验。纳入的研究按诊断准确性研究质量评价工具-2进行文献质量评价,并采用RevMan5.3、Meta-Disc1.4和Stata15.1统计软件综合对数据进行Meta分析。结果最终纳入8篇文献,共9675张图片,其中早癌图片2748张。Meta分析结果显示:DL-IEDS诊断上消化道早癌的合并灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比及综合诊断比值比分别为0.920、0.874、6.824、0.103及71.109,综合受试者工作特征曲线的曲线下面积(areaunderthecurve,AUC)为0.9587;其中5篇文献报道了DL-IEDS诊断早期胃癌的结果,数据合并分析后结果显示,DL-IEDS的合并敏感度和特异度分别为0.840和0.845,AUC为0.919;4篇文献报道了内镜专家及内镜经验不足者诊断上消化道早癌的结果,前者合并敏感度、特异度及AUC分别为0.693、0.892及0.8923,后者分别为0.586、0.860及0.7545。对DL-IEDS、内镜专家及内镜经验不足者诊断上消化道早癌的AUC进行比较发现,DL-IEDS与内镜专家间差异无统计学意义(Z=1.510,P=0.131),DL-IEDS与经验不足者间差异有统计学意义(Z=6.841,P<0.001)。结论DL-IEDS对上消化道早癌具有较高的诊断准确性,能够明显提高内镜经验不足者对上消化道早癌的诊断能力。-全文完-

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