Mô hình AI có thể tốt hơn trong việc chẩn đoán nhiễm trùng tai ở trẻ em

Mô hình AI có thể tốt hơn trong việc chẩn đoán nhiễm trùng tai ở trẻ em

THỨ SÁU, ngày 9 tháng 9 năm 2022 – Một mô hình trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn các bác sĩ lâm sàng trong việc đánh giá hình ảnh màng nhĩ thu được trong môi trường phẫu thuật từ những trẻ có khả năng bị tràn dịch tai giữa, theo một nghiên cứu được công bố trực tuyến vào ngày 16 tháng 8 năm Tai Mũi Họng-Phẫu thuật Đầu và Cổ.

Matthew G. Crowson, MD, từ Massachusetts Eye & Ear ở Boston, và các đồng nghiệp đã thực hiện một nghiên cứu thuần tập hồi cứu tại một trung tâm y tế học đại học từ năm 2018 đến năm 2021. Một bộ đào tạo gồm 639 hình ảnh về màng nhĩ đại diện cho bệnh bình thường, viêm tai giữa có tràn dịch, và viêm tai giữa cấp tính đã được sử dụng để đào tạo mạng thần kinh và bộ phân loại hình ảnh thương mại độc quyền của Google. Dựa trên độ chính xác của phân loại, hiệu suất dự đoán chẩn đoán mô hình đã được cho điểm để phân biệt tràn dịch bình thường, không có mủ và tràn dịch có mủ. Độ chính xác chẩn đoán của các bác sĩ lâm sàng đã được thử nghiệm trên một tập hợp hình ảnh mới và được so sánh với mô hình hiện tại.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng mô hình đạt được độ chính xác dự đoán trung bình là 80,8%, trong khi mô hình của Google đạt được độ chính xác dự đoán 85,4%. Trong một cuộc khảo sát xác nhận với 39 bác sĩ lâm sàng đã phân tích 22 hình ảnh tai qua nội soi, độ chính xác chẩn đoán trung bình là 65,0%. Mô hình được phát triển đạt độ chính xác 95,5% trên cùng một tập dữ liệu.

“Kết quả của chúng tôi hỗ trợ cho nghiên cứu trước đó rằng hiệu suất của con người trong việc chẩn đoán nhiễm trùng tai thông qua kiểm tra trực tiếp bằng mắt thường rất khác nhau và nhìn chung là kém. “các tác giả viết.

Một tác giả đã tiết lộ mối quan hệ tài chính với các ngành công nghiệp dược phẩm, thiết bị y tế và công nghệ y tế.

Tóm tắt / Văn bản đầy đủ (có thể yêu cầu đăng ký hoặc thanh toán)

© 2022 HealthDay. Đã đăng ký Bản quyền.


Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published.