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.
- Tỷ lệ giảm dự trữ buồng trứng và một số yếu tố liên quan ở phụ nữ hiếm muộn tại Bệnh viện Phụ sản thành phố Cần Thơ
- Giá trị của soi cổ tử cung và một số yếu tố liên quan trong phát hiện tổn thương CIN2+ tại Khoa Phụ sản, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
- Giá trị của tỷ lệ thể tích lách trên tổng thể tích gan-lách [SV/(LV+SV)] trên cắt lớp vi tính trong đánh giá xơ gan
- Kết quả ban đầu của phẫu thuật đặt ống silicone lệ mũi qua một lệ quản điều trị tắc ống lệ mũi bẩm sinh
- Đặc điểm hình ảnh X-quang và cộng hưởng từ của ung thư vú thể biểu mô ống tại chỗ





