Journal of clinical ultrasound : JCU · 2026
Diagnostic Accuracy of Artificial Intelligence in Detecting Pleural Effusion on Ultrasound Imaging: A Systematic Review and Meta-Analysis.
СтатьяСистематический обзорМетаанализНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Lee Teck Yon, Wong Ching Hwai Sophia
Аннотация
Artificial intelligence (AI) interpretation of ultrasound (US) images is promising, yet its accuracy in diagnosing pleural effusions remains unclear. We conducted a comprehensive database search which identified 84 studies, of which 6 met eligibility criteria. We included 2951 patients with 58 392 images and 12 069 ultrasound clips. Bivariate analysis revealed a pooled sensitivity of 0.92 (95% CI: 0.85-0.96, p < 0.05) and specificity of 0.96 (95% CI: 0.88-0.99, p < 0.05), with a high AUC of 0.98 under the sROC curve, although included studies had significant heterogeneity, I 2 > 99%. AI demonstrates high diagnostic accuracy in detecting pleural effusion on ultrasound.