Deepnoid在美国甲状腺学会官方学术期刊发表研究论文

韩国第一代医疗人工智能（AI）专业企业Deepnoid与圣文森特医院、议政府圣母医院共同研究的“基于AI的甲状腺细针穿刺细胞学检查结果”论文，已刊登在美国甲状腺协会（ATA）官方学术期刊《Thyroid》上。

甲状腺细针穿刺细胞学检查（以下简称甲状腺FNAC）是用于判断甲状腺结节是否为恶性的检查。由于能够快速、简便地获得结果，因此在诊断甲状腺疾病时被广泛使用。

联合研究团队通过研究证明，在甲状腺FNAC中应用AI时，诊断准确度会提高。在未使用AI进行诊断时，敏感度、特异度和准确度分别为87.3%、90.6%、88.9%；应用AI后，诊断结果分别提升至95.2%、96.3%、95.8%，各项性能均有所改善。这一水平在迄今发表的国内外研究中处于最高梯队。

负责本次研究的Deepnoid研究员Hwang Gisu表示：“AI在病理学和细胞学领域的应用正在不断扩大，并已展现出具有意义的研究结果。今后将继续在相关领域开展研究，使AI在实际医疗现场协助病理学家，提高诊断效率。”

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该AI模型以通过细胞病理质量管理项目收集的全国200家病理实验室数据为基础进行训练。

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