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人工智能辅助甲状腺结节超声管理专家共识

作者:中华医学网发布时间:2026-09-22 08:05浏览: 次

人工智能辅助甲状腺结节超声管理专家共识

发表:《海军军医大学学报》2026‑06‑20,牵头:中华医学会超声医学分会血管和浅表器官学组、上海市医学会超声人工智能学组 定位:国内首部完整覆盖 AI‑CAD 在甲状腺结节筛查、风险分层、穿刺、术前评估、质控、伦理全流程专家共识;AI 仅为辅助工具,不能替代医师最终诊断

一、核心定位与基本原则

  1. AI 辅助诊断系统(AI‑CAD)分为静态 AI(单帧图像后处理)、动态 AI(扫查视频实时分析)两类,二者各有适用场景,无绝对优劣中华医学期...。
  2. 医师负责制:AI 输出的良恶性概率、TI‑RADS 分级、穿刺建议均仅作参考;最终报告、风险分层、FNA 决策必须由执业超声医师完成。
  3. 商用 AI 产品优先选择国内医疗器械注册证产品;自建模型需要完成多中心外部验证。
  4. AI 性能受超声设备、图像质量、结节大小、钙化、囊性变、弥漫性甲状腺背景(桥本甲状腺炎)影响,存在假阳性、假阴性风险。

二、各临床场景共识推荐(证据等级 A)

1. 群体筛查场景

共识:AI 辅助筛查可缩小不同年资医师间诊断差异,降低漏诊,减轻筛查工作量;适合基层、大规模体检筛查。

  • 优势:自动检出结节、自动测量大小、自动提取超声特征;提升低年资医师检出一致性。
  • 局限:微小结节、边界模糊结节、弥漫性病变背景下,AI 漏检风险升高;图像质量差直接降低 AI 效能。
  • 推荐流程:超声扫查→AI 辅助检出结节→医师复核确认,不能直接输出 AI 生成报告。

2. AI 辅助 TI‑RADS 风险分层

共识:AI 辅助 TI‑RADS 可提升低年资医师分层一致性,有助于减少不必要细针穿刺(FNA);AI 给出降类建议需要谨慎,不能单纯依靠 AI 下调风险等级,必须结合病史、年龄、辐射暴露史、实验室检查综合判断。

  • AI 输出:自动提取成分、回声、形态、边界、钙化、纵横比,给出 AI‑TI‑RADS 分类。
  • 重要提醒:儿童 / 颈部放疗暴露甲状腺结节(如儿童癌症幸存者 CCS),AI‑TI‑RADS 风险倾向低估,该人群不建议依靠 AI 单独决定穿刺,必须专科医师评估。

3. 良恶性鉴别诊断

共识:AI 可辅助良恶性鉴别,显著改善低‑中年资医师诊断一致性,但不能替代人工诊断。

  • 适用:疑难病例二次读片、教学、质控;
  • 不适用:直接单独依据 AI 良恶性概率决定手术 / 消融。

4. AI 辅助 FNA 穿刺决策

AI 输出概率可作为 FNA 参考维度之一,但 FNA 指征仍遵循 C‑TIRADS/ACR‑TIRADS 标准。

推荐:AI 提示高风险,医师复核图像确认后可建议 FNA;AI 提示低风险,但临床高度可疑(放疗史、家族史、持续增大),仍应按临床指征穿刺。

5. AI 术前评估:预测淋巴结转移

共识:AI 可挖掘人眼难以识别的图像特征,对颈部淋巴结转移提供预测参考;不能替代术前规范颈部淋巴结超声扫查。

  • AI 输出仅为概率提示;可疑淋巴结仍依靠医师形态学评估,必要时淋巴结穿刺。

6. AI 用于随访监测

  • AI 可自动比对结节大小、回声、钙化变化,减轻随访工作量;
  • 结节增大、形态改变,必须人工复核图像,AI 自动测量误差需要人工校正。

三、静态 AI vs 动态 AI 临床选用建议

表格

类型 工作模式 优势 适用场景 局限
静态 AI 存储 B 超图像上传后离线分析 图像质量可控,特征分析精细;适合疑难病例读片 门诊回顾读片、疑难会诊、质控教学 依赖医师选取最佳切面;不能实时提示扫查漏区
动态 AI 超声扫查视频流实时运算 扫查过程实时提示可疑病灶;减少漏扫 体检筛查、基层快速检查 受扫查手法、帧质量波动影响大

四、特殊人群注意要点(结合 2026 ISPED 儿童癌症幸存者甲状腺监测)

  1. 儿童甲状腺结节、儿童癌症幸存者(CCS,颈部 / 纵隔放疗、¹³¹I‑MIBG 暴露)
    • AI‑CAD 在放疗后结节、儿童结节数据集训练不足,AI 风险分层可靠性下降,不可作为首要决策依据;
    • 即使 AI 判读低危,仍严格按照 ISPED:放疗结束 5 年后起,每 2‑3 年甲状腺超声 + 颈部淋巴结超声;可疑结节交由儿童甲状腺专科中心评估,谨慎 FNA。
  2. 桥本甲状腺炎背景:腺体回声紊乱,AI 假阳性率升高,优先依靠医师综合判断。

五、AI 临床落地质控要求

  1. 图像质控:AI 输入图像必须满足标准扫查切面,图像质量不合格应重新采集;
  2. 机构需要建立 AI 使用流程:AI 结果医师复核制度、AI‑人工不一致病例登记复盘;
  3. 培训:使用科室应对医师开展 AI 系统原理、局限性培训;
  4. 数据安全:患者超声图像数据遵守隐私保护规范。

六、伦理与边界

  1. AI 不具备法律诊断主体资格,所有报告责任归属执业医师;
  2. 禁止向患者直接展示 AI 良恶性概率结果,避免患者误读;解释病情应以医师综合判断为准。

七、本共识与国内外指南对照小结

  1. 国内《甲状腺结节和分化型甲状腺癌诊治指南(第 2 版)》:AI‑CAD 作为辅助工具纳入流程,未细化场景;
  2. 本 2026 专家共识:细化静态 / 动态 AI 分工,明确筛查、分层、穿刺、术前、随访全流程,特别强调AI 降类慎用、儿童 / 放疗幸存者慎用 AI 独立决策;
  3. ISPED 2026 儿童癌症幸存者意见书:儿童放疗后甲状腺结节优先依靠专科医师 + 规范化时序超声监测,AI 仅作辅助,不可主导风险分层。

免责:以上为共识要点整理,仅供学习参考,不构成临床诊疗意见