| 明佳蕾，尹剑兵，刘佳，张亚楠，崔磊.基于自由文本及结构式报告的DeepSeek大语言模型在ILD-RADS中的诊断价值[J].放射学实践,2026,41(06):634-638 |
| 基于自由文本及结构式报告的DeepSeek大语言模型在ILD-RADS中的诊断价值 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2026.06.004 |
| 中文关键词: 间质性肺病 间质性肺病影像报告和数据系统 DeepSeek 结构式报告 自由文本 |
| 基金项目:南通市科技局指导性项目-社会民生科技计划（MSZ2022046）；南通市卫生健康委员会科研课题青年课题（QNZ2022010）；南通市卫健委青年指导项目（QN2023028） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：基于自由文本报告及结构式报告，评估DeepSeek在间质性肺病影像报告和数据系统（ILD-RADS）分级中的诊断价值。方法：回顾性收集2023-2025年因疑似间质性肺病于南通市第一人民医院行胸部俯卧位CT检查患者的图像数据及影像报告192例（结构式报告104例，自由文本报告88例），并收集本院低年资医师在自由文本和结构式报告中的分级结果。同时，DeepSeek根据ILD-RADS分级标准，对报告中“影像表现”文字内容进行自动分级，比较其在自由文本和结构式报告中对ILD-RADS分级的诊断准确性，以及与低年资医师的诊断效能差异。结果：低年资医师采用自由文本诊断准确率为52.3%。采用结构式报告的诊断准确率为64.4%。DeepSeek采用自由文本诊断准确率为51.1%，采用结构式报告的诊断准确率为72.1%。低年资医师和DeepSeek采用自由文本的Kappa值为0.645（P<0.001），两组之间的组内相关系数（ICC）为0.721（P<0.001）。低年资医师和DeepSeek采用结构式报告的Kappa值为0.747（P<0.001），ICC为0.839（P<0.001）。结论：DeepSeek能够出色地完成ILD-RADS分级任务。研究发现，DeepSeek与结构式报告的搭配诊断效能最优。将DeepSeek与结构式报告结合，将资源整合，可实现效益最大化。 |
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