Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh glôcôm và theo dõi ngắn hạn
Tác giả: Phan Nhã Uyên, Đoàn Kim Thành, Phạm Trọng VănTóm tắt:
Nghiên cứu đánh giá độ chính xác chẩn đoán có bắt cặp nhằm xác định giá trị của Cybersight AI trong phát hiện glôcôm nguyên phát tại thời điểm ban đầu và sau 3 tháng. Phân tích được thực hiện trên 78 mắt của 42 người bệnh tại Trung tâm Mắt, Bệnh viện Trung ương Huế, gồm 42 mắt glôcôm nguyên phát và 36 mắt không glôcôm, có đủ kết quả trí tuệ nhân tạo ở cả hai thời điểm. Chẩn đoán của bác sĩ nhãn khoa dựa trên khám lâm sàng, soi góc, OCT lớp sợi thần kinh võng mạc và thị trường được sử dụng làm tiêu chuẩn tham chiếu. Tại thời điểm ban đầu, độ nhạy, độ đặc hiệu, độ chính xác và AUC lần lượt là 61,9%, 86,1%, 73,1% và 0,762. Sau 3 tháng, các giá trị tương ứng là 61,9%, 94,4%, 76,9% và 0,784. Chênh lệch AUC theo cặp không có ý nghĩa thống kê (p = 0,356), tương tự độ chính xác tổng thể (p = 0,371). Cybersight AI có khả năng phân biệt mức trung bình, phù hợp hơn với vai trò hỗ trợ phân luồng và quyết định lâm sàng hơn là xét nghiệm chẩn đoán độc lập.
- Nghiên cứu đặc tính và đánh giá tiềm năng bảo vệ thần kinh của Vitexin tách chiết từ vỏ đỗ xanh (Vigna radiata L)
- Ứng dụng chuyển đổi số phục vụ thu giá dịch vụ thu gom, vận chuyển và xử lý chất thải rắn sinh hoạt
- Kinh nghiệm quốc tế về áp dụng trách nhiệm mở rộng của nhà sản xuất (EPR) đối với phương tiện giao thông hết hạn, thải bỏ (ELVs)
- Kinh nghiệm quốc tế về phòng ngừa, ứng phó sự cố nước thải, khí thải tại cơ sở sản xuất theo cấp độ rủi ro và đề xuất tài liệu hướng dẫn kỹ thuật cho Việt Nam
- Vi nhựa trong không khí: Vấn đề ô nhiễm mới ở các đô thị





