近期发表在《Insights into Imaging》上的一项回顾性研究评估了西门子医疗开发的AI软件syngo.CT Brain Hemorrhage VB60在非增强CT扫描中辅助颅内出血检测的性能。研究团队分析了来自2486名患者（中位年龄74岁）的2960次头颅CT数据，其中包括314次颅内出血阳性病例。

结果显示，该AI软件在颅内出血检测方面的敏感性和特异性分别为93.6%和96.2%，准确率达到95.9%，阴性预测值为99.2%。首席研究作者、德国维尔茨堡大学医院诊断与介入放射科的Franziska Tombach博士表示：“高阴性预测值（99.2%）凸显了该工具在阴性预测方面的可靠性，表明AI能够有效预选病例，并以每1000例中仅7例的低假阴性率标记绝大多数明显发现。这有助于减少工作负荷，特别是在资源有限时期，并支持优先处理临床相关病例。”

研究还发现，AI辅助使用识别出12例在放射科医生初步审查中被遗漏的颅内出血病例。Tombach博士补充道：“这证明了在常规报告期间整合AI的有效性。AI与放射科医生并行应用可以增强诊断信心。在解读存在分歧时，这种双重阅读方法促进批判性分析，并在必要时纠正误解。”在亚型分析中，该软件对蛛网膜下腔出血的敏感性为87.1%，特异性为67.9%，阴性预测值为74.5%。Tombach博士强调：“蛛网膜下腔出血的检测和分类尤为重要，因为非创伤性蛛网膜下腔出血常与动脉瘤破裂相关，通常需要额外的CT血管造影。准确的亚型分类有助于及时识别这些发现，从而进行及时的随访检查。”

研究人员指出，该研究存在单中心回顾性设计的局限性，包括使用了单一CT扫描仪模型，且未评估AI模型整合到临床工作流程中的效果。尽管如此，这些发现为AI在医学影像诊断中的应用提供了支持，特别是在提升颅内出血检测效率方面。