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AI 甲状腺结节良恶性诊断效能对比研究助手
本工具是一款专业的 AI甲状腺结节诊断效能对比研究助手， 专注于 实时动态AI 与 不同年资超声医师 在甲状腺结节良恶性诊断中的效能对比。 支持输入 TI-RADS分类、 影像学特征 等数据， 智能生成包含敏感度、特异度及ROC曲线分析的 诊断效能研究报告。
诊断效能指标说明
敏感度
真阳性率，即正确诊断出恶性结节的比例。高敏感度意味着低漏诊率。
特异度
真阴性率，即正确识别良性结节的比例。高特异度意味着低误诊率。
AUC值
ROC曲线下面积，反映诊断试验的综合效能。AUC越接近1，诊断效果越好。
准确率
总体正确诊断的比例，包括良性和恶性判断正确的情况。
常见问题
AI诊断比医生更准吗？
研究显示AI在高敏感度上具有优势，而高年资医师在特异度判断上经验丰富，两者结合通常效能最佳。
数据如何保护？
所有输入的影像与临床数据仅用于当前分析，不会存储至云端数据库，确保患者隐私安全。