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title: "巴西27中心研究用AI辅助儿童结核诊断，内部验证AUROC为0.744"
slug: ai-auroc-20261109-31743d
type: news
direction: 巴西
category: 科技平台
published: 2026-11-09
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source: "Saúde Business"
url: https://chinabrazilinsight.com/news/ai-auroc-20261109-31743d
event_type: 科技与医疗研究
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# 巴西27中心研究用AI辅助儿童结核诊断，内部验证AUROC为0.744

> 巴西Moinhos de Vento医院在PROADI-SUS框架下开展TBPed项目，开发机器学习模型从胸部X光片识别儿童结核征象，已用2011张图像完成内部验证。

巴西Moinhos de Vento医院在巴西统一医疗系统机构发展支持计划（PROADI-SUS）框架下开展TBPed项目，研究用人工智能辅助儿童和青少年结核病诊断。项目开发机器学习模型，从胸部X光片中识别结核征象；观察性多中心研究在巴西27个中心招募15岁以下参与者，共纳入2068人，其中住院1288人、门诊780人。模型开发阶段使用2068张胸部X光图像，经质量控制预处理后分析2011张，内部验证AUROC为0.744。

住院参与者中识别出54例结核病诊断，其中41例实验室确诊、13例为疑似；门诊组记录143例诊断，38例实验室确诊、105例为疑似。用于建模的图像数据集包含197例结核病诊断，79例实验室确诊、118例为疑似。

外部验证结果因数据来源而异：巴西数据与公共数据库合并后AUROC为0.854，秘鲁数据库为0.847，南非开普敦数据库为0.543。原文指出，这一差异说明AI医疗工具面临的挑战——在某一数据集上的表现不一定能在其他图像集上重现。

项目负责人、Moinhos de Vento医院项目技术顾问Márcia Polese Bonatto表示，儿童结核病诊断仍是重大挑战，因为症状可能与其他呼吸道疾病混淆，现有检查也不总能给出明确答案；她称TBPed已汇集稳健的数据基础并开发出辅助分析胸部X光片的AI模型。

下一步包括：将巴西计算机辅助检测（CAD）模型与Claude、GPT、Gemini、MedGemma等大语言模型及放射科医生评估进行比较；评估模型诊断准确性；扩大并巩固数据库；在真实使用条件下验证，并将技术转化为可用于临床实践的产品。Bonatto称，现在的挑战是把这些知识变成经过真实验证的实用工具，帮助专业人员照护这些儿童。

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来源: Saúde Business
发布: 2026-11-09
© China Brazil Insight — https://chinabrazilinsight.com/news/ai-auroc-20261109-31743d