摘要: 目的　探讨 AI 在 COVID-19 患者肺内病灶影像动态评估中的准确性及应用价值。方法　收集在我院治疗过程中接受 过多次 CT 检查的 COVID-19 确诊病例 15 例，其中临床诊断重型 1 例，普通型 14 例，男性 8 例，女性 7 例，年龄 20 ～ 65 岁， 平均年龄 40±12.6 岁。15 例患者共 108 次 CT 检查记录，其中 93 次复查。由 2 位高年资影像医生人工阅片，将每次复查片与 前一次检查对比，判断两肺病灶的变化（减少、无变化、增多），同时应用 AI 对比每次复查与前一次检查肺内病灶体积的差值， 当差值 <0 判定为病灶减少，差值 =0 判定为无变化，差值 >0 判定为增多，最后将 AI 判别结果与人工判别结果进行比较。结果 在 93 例次判别结果中，人工判别肺内病灶减少 58 次、无明显变化 8 次、增多 27 次；AI 判别肺内病灶减少 54 次、无变化 2 次、 增多 37 次。人工判别结果与 AI 判别结果相符 76 次，不相符 17 次，符合率 81.7%。不相符的原因主要有：AI 两次测量数据仅 存在微小差异、肉眼认为无变化（2/17，11.8%）；AI 病灶勾画不准确（9/17，52.9%）；病灶实性成分的变化与两肺病灶总体 积的变化不一致（6/17，35.3%）。对人工判别结果与 AI 判别结果进行 KAPPA 一致性检验，P=0.000，KAPPA 一致性系数 0.649， 提示二者一致性较好。结论　AI 结合人工诊断能更有效地评估病情的发展趋势及治疗效果，为临床治疗方案的制定及预后评价 提供客观依据。