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.
- Phối hợp phong bế đa thần kinh ngoại vi với gây mê mask thanh quản cho bệnh nhân phẫu thuật thay khớp háng nguy cơ rất cao: Báo cáo ca lâm sàng
- Viêm phổi hoại tử và giãn phế quản lan tỏa có biến thể dị hợp tử CFTR c.4056G>C: Báo cáo ca bệnh hiếm gặp ở trẻ em Việt Nam
- Cường giáp không liên quan đến cơ chế tự miễn do đột biến hoạt hóa gen TSHR: Báo cáo ca bệnh
- Viêm mũi xoang thai kỳ: Tổng quan tường thuật về chẩn đoán phân biệt và an toàn điều trị
- Hiệu quả can thiệp dinh dưỡng cho ung thư vòm mũi họng: Tổng quan và phân tích meta





