欧洲放射学会（ECR）近期在奥地利维也纳举行的大会上公布了一项研究成果，显示人工智能辅助软件能够显著优化甲状腺结节超声评估的流程与精确度。

甲状腺超声这项研究采用盲法多读者设计，对比了AI辅助工具（Thyroid Suite, DeepHealth）与常规超声解读在600例甲状腺结节病例中的表现。研究队列中包含104例经活检证实的恶性病变。

数据分析表明，应用AI辅助后，甲状腺超声解读所需时间缩短了38%，从72.4秒降至44.8秒。参与研究的18名放射科医生在使用AI辅助时，ACR TI-RADS评估的医生间一致性提高了8.4%，达到62.3%。

AI辅助还全面提升了多个TI-RADS描述符的评估准确性。具体改进包括：结节成分评估准确率从80.4%提高到84.9%；回声性评估从70%提升至77.4%；回声灶评估从71.1%增至75.2%；结节边缘评估的准确率提升最为显著，从57.3%上升到73.5%。

DeepHealth超声AI和临床科学负责人Sadaf Monajemi博士表示：“AI增强的甲状腺超声助手可以提高诊断效率、一致性和准确性，从而提升整体护理质量。”