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摘要

本研究探索胸部CT肋骨骨折人工智能（AI）辅助诊断系统与医学影像存档与通信系统（PACS）的集成方法，以显著提升肋骨骨折诊断效率与准确性。研究构建了高效的胸部CT肋骨骨折AI辅助诊断系统，并设计了该系统与PACS的集成接口。共纳入187例胸部外伤患者的胸部CT影像，所有患者均于胸部外伤当日及伤后1～3个月完成两次CT扫描。以第二次胸部CT复查出现明确骨痂作为肋骨骨折诊断金标准，对比分析首次胸部CT检查中人工诊断与AI辅助诊断结果的一致性及诊断耗时差异。结果显示，集成后的AI辅助诊断系统可提升肋骨骨折诊断效率，平均诊断时间缩短15.12%；同时提高了肋骨骨折诊断效能：肋骨完全骨折诊断灵敏度平均提升5.06%，阳性预测值平均提升1.51%；肋骨不完全骨折诊断灵敏度平均提升16.45%，阳性预测值平均提升4.65%，均显著优于传统人工诊断方法。该创新集成方案具备重要临床应用价值与广阔应用前景，有望在临床诊疗中发挥重要作用。

关键词

人工智能；肋骨骨折；影像诊断；集成应用；接口设计

参考文献

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基金项目

国家自然科学基金国家重大科研仪器研制项目（82227807）；上海市卫生健康委员会新兴交叉领域研究专项（2022JC017）

作者简介

王磊（1987—），男，汉族，浙江舟山人，高级工程师，硕士研究生，研究方向：医学人工智能；通信作者：周翔（1989—），男，汉族，上海人，主治医师，博士，研究方向：医学影像学。