人工智能驱动的偶然甲状腺发现见解：流行率、临床影响及过度诊断困境

背景

偶然甲状腺发现（ITFs）在进行非甲状腺指征成像时越来越多地被检测到。它们日益增长的流行率及其随后的临床意义尚不明确，引起了对过度诊断和不必要的干预措施的担忧。本研究利用人工智能系统地分析放射学报告，评估ITFs的流行病学和结果。

研究设计

这项回顾性队列研究包括2017年7月1日至2023年9月30日期间在梅奥诊所接受甲状腺成像的115,683名无既往甲状腺疾病的成年人。基于变压器的自然语言处理（NLP）管道从多种成像模式的放射学报告中识别出ITFs并提取结节特征。

主要发现

在研究人群中（平均年龄56.8岁，52.9%为女性），7.8%的人有ITFs，其中92.9%为结节性。ITFs在女性、老年人、BMI较高者以及由非急诊科专业订购的成像中更为常见。颈部CT、PET和核医学扫描比胸部CT更有可能检测到ITFs。结节特征记录不全，仅44%的病例报告了大小。有ITFs的患者随后被诊断为甲状腺结节（OR 45）、活检（OR 46.8）、甲状腺切除术（OR 55.8）和甲状腺癌（OR 61.7）的几率显著增加。大多数癌症是乳头状甲状腺癌，在ITFs后检测到的较大（2厘米 vs 1.3厘米）。

专家评论

本研究表明，偶然甲状腺发现经常触发导致小、低风险癌症检测的诊断级联。这些发现强调了过度诊断的可能性，并突显了标准化报告和更选择性的ITFs随访协议的需求。

结论

人工智能辅助分析表明，偶然甲状腺发现很常见，并且与临床级联密切相关。这些结果呼吁重新评估当前的管理方法，以减少不必要的干预，同时确保临床重要甲状腺病理的适当诊断。