Meta分析5种AI系统对TB识别的诊断性能

一项在Journal of Thoracic Disease发表的研究，对多种基于人工智能（AI）的胸部X线检查（CXR）辅助诊断系统进行了系统评价与Meta分析。

结果显示，目前应用较为广泛的5种CXR影像AI分析软件——JF CXR-1、qXR、Lunit INSIGHT CXR、CAD4TB以及InferRead DR Chest，在肺结核（TB）影像识别方面均表现出较高的诊断性能。

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https://doi.org/10.21037/jtd-2025-604

AIRIS-TB系统助力百万例胸部X线筛查TB

一项针对百万例胸部X线检查（CXR）的人工智能（AI）辅助结核病（TB）筛查的大规模横断面观察研究发表于npj Digital Medicine。

在超过100万例胸部CXR的大规模验证中，一种名为AIRIS-TB的AI系统展现出较高的诊断性能，其研究参与者工作特征曲线下面积达到98.51%。研究结果显示，该系统总体假阴性率低于放射科医师（1.57% vs 1.85%），且在研究样本中未观察到结核相关假阴性。通过自动识别正常影像并仅对疑似异常病例进行人工复核，该系统预计可实现约80%的常规CXR报告自动化处理，从而显著减轻放射科医师的工作负担。

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https://doi.org/10.1038/s41746-025-01832-7

AI-CAD系统提升TB检出率

一项发表于IJTLD Open的研究显示，基于人工智能（AI）的计算机辅助检测系统（AI-CAD）在社区人群结核病主动筛查中，能够显著提升病例检出率和筛查效率。

进一步比较发现，与传统筛查方式相比，AI辅助筛查使结核病（TB）检出率提高约2.09倍，同时痰检阳性率提高约2.86倍（均P＜0.05），提示其在提高病例发现效率方面具有明显优势。

研究人员认为，AI-CAD不仅达到甚至超过WHO对TB筛查工具的性能要求，其在提升痰阳性检出方面的表现尤为突出，显示出在大规模人群筛查项目中的应用潜力。

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https://doi.org/10.5588/ijtldopen.25.0088