Xây dựng và thử nghiệm bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh vảy nến nhằm huấn luyện AI chẩn đoán bệnh vảy nến
Tác giả: Nguyễn Trần Hải Ánh, Nguyễn Hữu Sáu, Nguyễn Long GiangTóm tắt:
Nghiên cứu nhằm xây dựng và thử nghiệm bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh lâm sàng bệnh vảy nến nhằm huấn luyện trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán bệnh vảy nến tại bệnh viện Da liễu Trung ương. Bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh từ 1628 bệnh nhân vảy nến, gồm 23752 ảnh, trong đó số ảnh bệnh vảy nến thông thường là 10939 ảnh, vảy nến thể mủ là 6847 ảnh và vảy nến đỏ da toàn thân là 5966 ảnh. Mô hình AI được đào tạo dựa trên bộ cơ sở dữ liệu trên chẩn đoán vảy nến thông thường có độ nhạy 93,1% và độ đặc hiệu là 85,9%; với chẩn đoán bệnh vảy nến thể mủ có độ nhạy 85,9% và độ đặc hiệu là 93,1%. Độ chính xác của mô hình là 90,5%. Nghiên cứu đã xây dựng bộ cơ sở dữ liệu ảnh lâm sàng vảy nến với đầy đủ số lượng ảnh và đa dạng về các thể bệnh vảy nến. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình AI có khả năng chẩn đoán bệnh vảy nến dựa trên ảnh lâm sàng.
- Kết quả điều trị nhắm trúng đích ở bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ có đột biến phức hợp trên gen EGFR tại Bệnh viện Phổi Trung ương
- Kết quả bước đầu của phương pháp cắt tách dưới niêm mạc điều trị tổn thương ung thư sớm và tiền ung thư đường tiêu hóa tại Trung tâm Nội soi – Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Một số yếu tố liên quan đến thời gian nằm viện của người bệnh rối loạn lo âu lan toả điều trị nội trú tại viện sức khoẻ tâm thần
- Đánh giá kết quả kết hợp xương bằng nẹp vít khoá điều trị gãy kín thân xương cánh tay tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Thanh Hóa
- Giá trị của Interleukin-6 huyết thanh trong dự báo biến cố nội viện ở bệnh nhân suy tim mất bù cấp





