人工智能辅助ACR TI-RADS优化甲状腺结节穿刺决策：降低不必要活检率的临床价值

本研究针对ACR TI-RADS指南在甲状腺结节活检决策中特异性不足的问题，创新性结合Demetics超声AI诊断系统（De TI-RADS），通过回顾性分析548例结节数据证实：联合策略使活检率从70.6%降至48.1%，阳性预测值（PPV）提升至82.6%，显著减少47.5%的不必要活检和11.0%的漏诊。该成果为临床提供了更精准的决策工具，发表于《Ultrasound in Medicine》。

　　

甲状腺结节在超声技术普及下检出率高达70%，但约60%为良性病变。现行主流的ACR TI-RADS指南虽提供标准化评估，却面临特异性不足的困境——57%的活检结节术后证实为良性，且医师经验差异导致关键特征判读一致性低（kappa值最高仅0.34）。如何平衡诊断敏感性与特异性，避免过度医疗成为临床痛点。

广东省第二人民医院团队创新性地将ACR TI-RADS与Demetics超声AI系统（基于双卷积神经网络CNN，训练样本达15,000例）相结合，开展了一项纳入548个手术病理验证结节的大样本回顾研究。通过对比单纯ACR TI-RADS与联合策略（De TI-RADS）的性能指标，发现AI辅助显著优化了临床决策路径。

研究采用多中心超声设备（Mindray DC-8/Resona 7、GE Logiq E9等）采集图像，由助理医师盲法导出PACS系统数据。Demetics系统通过像素级分析生成恶性概率，与ACR TI-RADS分类结果进行联合判读。主要评估指标包括活检率、PPV、不必要活检率及漏诊率。

Subjects
最终纳入的548个结节来自454例患者（男女比117:337），病理证实良性占58.4%（320例），恶性41.6%。严格排除直径<10 mm的低风险结节，确保研究人群符合ACR TI-RADS活检指征。

Results before combination
单纯ACR TI-RADS组显示：70.6%结节需活检，但近半数（47.5%）为不必要操作，PPV仅52.5%，且漏诊11.0%的恶性结节。

Results after combination
De TI-RADS将活检率压缩至48.1%，PPV跃升至82.6%，不必要活检锐减30.1个百分点（17.4% vs 47.5%），漏诊率降至4.4%。所有差异均具统计学意义（p<0.05）。

Discussion
该研究首次证实AI辅助可突破传统指南局限：Demetics通过量化分析弥补了人工评估的主观性，尤其提升了对微小恶性特征的识别能力。联合策略使每100例患者减少22例不必要穿刺，同时多检出7例恶性肿瘤。这种"双降一升"（降活检率、降漏诊、升PPV）模式，为优化医疗资源配置提供了实证依据。

Conclusion
ACR TI-RADS与Demetics的协同应用，实现了甲状腺结节管理的精准化升级。其临床价值不仅体现在减少患者创伤和经济负担，更通过83.02%的AI判读准确率为基层医师提供了"第二意见"。值得注意的是，系统对部分罕见结节类型（如滤泡癌）的识别仍需优化，未来需扩大训练数据集以持续迭代算法。该成果为AI赋能超声诊断树立了标杆，其方法论亦可拓展至乳腺、前列腺等器官的病变评估。