Công cụ AI tăng cường độ chính xác trong chẩn đoán nhiễm trùng tai ở trẻ em

Trong một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí J A MA P e di a tri cs, các nhà nghiên cứu đã phát triển và xác nhận một công cụ phân loại tự động giúp chẩn đoán viêm tai giữa cấp tính (A OM) ở trẻ em. Công cụ này sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu, từ đó tăng cường độ chính xác trong việc phát hiện nhiễm trùng tai ở trẻ nhỏ. Viêm tai giữa cấp tính là một tình trạng phổ biến và có thể gây ra nhiều biến chứng nếu không được chẩn đoán và điều trị kịp thời. Nhờ vào sự cải tiến trong công nghệ chẩn đoán, các bác sĩ có thể đưa ra quyết định điều trị nhanh chóng và hiệu quả hơn, giúp nâng cao sức khỏe cho trẻ em. Bối cảnh của việc chẩn đoán nhiễm trùng tai ở trẻ em cấp tính (A cu te O ti ti s Me di a - A OM) là một bệnh nhiễm trùng khởi phát đột ngột, thường do vi khuẩn hoặc virus xâm nhập vào tai giữa, và thường đi kèm với viêm nhiễm ở vùng mũi họng. Tình trạng viêm niêm mạc tai giữa (khu vực phía sau màng nhĩ) gây sưng, đau, sốt, và chảy dịch, kéo dài dưới 3 tháng được gọi là viêm tai giữa cấp tính. Bệnh này có thể xảy ra ở mọi lứa tuổi, nhưng phổ biến nhất ở trẻ em từ 6 đến 36 tháng do hệ miễn dịch còn yếu và cấu trúc chưa hoàn thiện của vòi E u s ta che. A OM là một trong những bệnh thường gặp và cần điều trị ở trẻ dưới 5 tuổi, với nghiên cứu cho thấy khoảng 70 % trẻ nhỏ dưới 2 tuổi đã có ít nhất một đợt viêm tai giữa cấp tính. Tại Hoa Kỳ, A OM là căn bệnh phổ biến thứ hai ở trẻ em, mặc dù tỷ lệ chẩn đoán chính xác chỉ đạt dưới 75 %. Viêm tai giữa cấp tính là một bệnh nhiễm trùng khởi phát đột ngột, thường do vi khuẩn hoặc virus xâm nhập vào tai giữa của chúng vẫn còn hạn chế. Về nghiên cứu công cụ để cải thiện chẩn đoán nhiễm trùng tai ở trẻ em Người dùng có thể ghi lại hình ảnh và chẩn đoán ban đầu về T M. Chẩn đoán được xây dựng từ các đánh giá soi tai của trẻ đến khám sức khỏe so với mẫu bệnh từ một số trẻ em. Vi deo T M được ghi lại bằng ống kết nối với điện thoại thông minh và được xem lại bởi hai bác sĩ chuyên khoa để đưa ra chẩn đoán. Nhóm nghiên cứu cũng đã khảo sát phụ huynh có trẻ tham gia kiểm tra bằng công cụ AI. Các nhà khoa học đã phát triển và xác nhận một công cụ AI hỗ trợ chẩn đoán A OM thông qua vi deo màng nhĩ (T M) Một mạng nơ - ron hồi quy dư thừa sâu (D R - R N N) đã được kết nối với vi deo T M làm đầu vào và chẩn đoán của chuyên gia làm tham chiếu. Khoảng 80 % vi deo dùng cho nghiên cứu, 20 % cho thử nghiệm. Khoảng 80 % vi deo dùng cho nghiên cứu, 20 % cho thử nghiệm. Mô hình D R - R N N đưa ra xác suất A OM cho mỗi vi deo, chẩn đoán A OM nếu xác suất ≥ 50 %. Chỉ số Y o u den được tính toán để xác thực các ngưỡng xác suất. Ngoài ra, một mô hình cây quyết định (DT) được phát triển để kiểm tra tính nhất quán của kết quả, dựa trên các tính năng T M từ mô hình D R - R N N. Nhóm nghiên cứu so sánh các phương pháp trích xuất khung hình khác nhau và đào tạo một bộ phân loại chất lượng hình ảnh để nhắc nhở người dùng về chất lượng vi deo. Kết quả từ hai mô hình được so sánh với chẩn đoán của chuyên gia để tính toán độ nhạy, độ đặc hiệu và giá trị dự đoán. Đường cong đặc tính hoạt động của máy thu (RO C) được tạo ra cho mô hình D R - R N N, trong khi không có RO C cho mô hình DT do nó không phải là xác suất. Phát hiện công cụ AI tăng cường độ chính xác trong chẩn đoán nhiễm trùng tai ở trẻ em Tổng cộng có đến 1.151 vi deo đã được chọn từ 635 trẻ em, chủ yếu dưới 3 tuổi. Trong số đó, 305 vi deo được các chuyên gia xác định là A OM, trong khi phần còn lại không phải A OM. Sáu mươi bảng câu hỏi dành cho phụ huynh đã được thu thập, cho thấy 80 % phụ huynh ủng hộ việc sử dụng lại bộ phân loại trong các lần khám tiếp theo. Sáu mươi bảng câu hỏi dành cho phụ huynh đã được thu thập, cho thấy 80 % phụ huynh ủng hộ việc sử dụng lại bộ phân loại trong các lần khám tiếp theo. Độ chính xác của mô hình cây quyết định (DT) và mạng nơ - ron hồi quy dư thừa sâu (D R - R N N) gần như tương đương nhau. Độ nhạy và độ đặc hiệu của mô hình D R - R N N lần lượt đạt 93, 8 % và 93, 5 %, trong khi mô hình DT đạt 93, 7 % và 93, 3 %. 80 % phụ huynh ủng hộ việc sử dụng lại bộ phân loại trong các lần khám tiếp theo Đặc biệt, diện tích dưới đường cong RO C cho D R - R N N là 0, 973. Việc tối đa hóa sự đa dạng mang lại kết quả chính xác nhất cho việc chọn khung hình. Các c li p ngắn dưới hai giây khó phân loại hơn so với các c li p dài hơn, và loại bỏ c li p có độ phân giải thấp không cải thiện kết quả. Thời gian dự đoán trung bình là 4, 6 giây. Giá trị Y o u den tối đa đạt 0, 88 ở ngưỡng 42 %, gần tương đương với 0, 876 ở ngưỡng 50 %. Tình trạng phình T M được phát hiện ở tất cả 230 trường hợp dự đoán A OM, với độ nhạy và độ đặc hiệu của bộ lọc chất lượng hình ảnh lần lượt là 92, 3 % và 78, 3 %. Từ những số liệu trên, có thể thấy, nhóm nghiên cứu đã phát triển một thuật toán AI có khả năng phân loại vi deo T M thành các loại A OM hoặc không A OM. Bộ phân loại này cho thấy độ chính xác cao hơn so với bác sĩ chăm sóc chính, bác sĩ nhi khoa và bác sĩ lâm sàng. Công cụ này có thể hỗ trợ trong việc ra quyết định điều trị và cải thiện độ chính xác chẩn đoán A OM ở trẻ em. Hơn nữa, vi deo T M có thể được sử dụng để nâng cao quy trình, hội chẩn và ghi chép vào hồ sơ sức khỏe. Vi deo T M có thể được sử dụng để nâng cao quy trình khám tai, hội chẩn và ghi chép vào hồ sơ sức khỏe Viêm tai giữa cấp tính (A OM) là một trong những bệnh phổ biến ở trẻ nhỏ, có thể dẫn đến nhiều biến chứng nếu không được phát hiện kịp thời.