摘要

目的：基于常规实验室指标，验证人工智能（Artificial intelligence,AI）在浸润性肺结核临床评估中的价值。方法：回顾性收集2021年1月—2022年1月在延安市第二人民医院确诊的96例浸润性肺结核患者的临床资料、实验室指标及胸部CT，并对胸部CT上病变范围和病变征象进行半定量评分，计算出病变比例得分、病变严重程度得分。用AI获取肺结核患者的定量CT指标（病灶体积（LeV,m L）、病灶占双肺体积的比例（LeV%）及病灶质量（LM,g）），采用Pearson或Spearman检验分析人工视觉评分、定量CT指标与实验室指标之间的相关性，并绘制定量CT指标与实验室指标、人工视觉评分与实验室指标的相关性分析图。结果：人工视觉评分（全肺病变比例得分、病变严重程度得分）（r=0.225～0.497,P<0.001）、CT定量指标（LeV、LeV%、LM）(r=0.290～0.576,P<0.001)与实验室指标WBC、NEU、LYM、ALB、PAB、ESR、A/G、MLR、NLR、PLR呈轻-中度相关。结论：AI定量分析的定量CT指标、人工视觉评分与实验室指标的定量指标呈轻-中度相关，证实了定量CT在浸润性肺结核的临床诊断中具有可行性。

关键词