多参数超声技术(B-mode+MVFI+ECI)在甲状腺实性结节诊断中显著优于AI辅助超声：一项降低不必要活检率的突破性研究

来自189例患者的前瞻性研究表明，多参数超声(mpUS)组合(B-mode+微血流成像MVFI+弹性对比指数ECI)较AI辅助超声(AI-US)显著提升甲状腺癌诊断效能(AUC=0.811 vs 0.718)，降低12%不必要活检率(p=0.007)，为临床精准诊断提供新范式。

　　

这项前瞻性研究对189名患者(35男154女，19-73岁)的226个甲状腺实性结节进行多模态评估。通过传统B超(B-mode)、微血流成像技术(MVFI)、弹性对比指数(ECI)弹性成像和人工智能系统(AI-US)的对比分析发现，三重参数组合(B-mode+MVFI+ECI)展现出最优诊断性能，平均曲线下面积(AUC)达0.811，显著高于单一B-mode的0.677(p=0.001)和AI-US的0.718。特别值得注意的是，这种多参数策略使不必要活检率降低达12%(p=0.007)，其特异性和AUC值均显著优于AI辅助模式(p<0.05)。研究结果提示，虽然AI系统在单模态图像分析中表现尚可，但整合多模态信息的mpUS技术能更准确鉴别甲状腺结节性质，为临床决策提供更可靠依据。未来AI诊断系统或需融合弹性成像和血流动力学等多维度数据，才能实现真正意义上的智能辅助诊断。