Zhonghua er bi yan hou tou jing wai ke za zhi = Chinese journal of otorhinolaryngology head and neck surgery 2026年9月15日该研究回顾性收集五个医疗中心3 255例受试者的23 434张电子鼻咽喉镜图像（含15 465张喉镜与7 969张鼻咽镜图像），开发了头颈肿瘤智能诊断模型WSC-T，在喉及下咽癌诊断中内部与外部测试准确率为94.89%和91.04%、AUC为0.98和0.97，在鼻咽癌诊断中准确率为96.27%和92.31%、AUC为0.98和0.97，并与未引入对比学习的有监督学习模型进行比较，同时构建了可实现图像上传、自动分析与诊断结果输出的云端诊断平台。该研究回顾性收集五个医疗中心3 255例受试者的23 434张电子鼻咽喉镜图像（含15 465张喉镜与7 969张鼻咽镜图像），开发了头颈肿瘤智能诊断模型WSC-T，在喉及下咽癌诊断中内部与外部测试准确率为94.89%和91.04%、AUC为0.98和0.97，在鼻咽癌诊断中准确率为96.27%和92.31%、AUC为0.98和0.97，并与未引入对比学习的有监督学习模型进行比较，同时构建了可实现图像上传、自动分析与诊断结果输出的云端诊断平台。基于电子鼻咽喉镜图像的头颈恶性肿瘤人工智能辅助诊断模型该研究回顾性收集五个医疗中心3 255例受试者的23 434张电子鼻咽喉镜图像（含15 465张喉镜与7 969张鼻咽镜图像），开发了头颈肿瘤智能诊断模型WSC-T，在喉及下咽癌诊断中内部与外部测试准确率为94.89%和91.04%、AUC为0.98和0.97，在鼻咽癌诊断中准确率为96.27%和92.31%、AUC为0.98和0.97，并与未引入对比学习的有监督学习模型进行比较，同时构建了可实现图像上传、自动分析与诊断结果输出的云端诊断平台。该研究回顾性收集五个医疗中心3 255例受试者的23 434张电子鼻咽喉镜图像（含15 465张喉镜与7 969张鼻咽镜图像），开发了头颈肿瘤智能诊断模型WSC-T，在喉及下咽癌诊断中内部与外部测试准确率为94.89%和91.04%、AUC为0.98和0.97，在鼻咽癌诊断中准确率为96.27%和92.31%、AUC为0.98和0.97，并与未引入对比学习的有监督学习模型进行比较，同时构建了可实现图像上传、自动分析与诊断结果输出的云端诊断平台。