人工智能模型与临床医生耳视镜相比,用于诊断耳炎介质的手术环境
Krish Suresh1,2, Michael P Wu1,2, Fouzi Benboujja1,2
1Department of Otolaryngology-Head & Neck Surgery, Massachusetts Eye & Ear, Boston, Massachusetts, USA.
概括
一个人工智能 (AI) 模型在诊断中耳炎时表现出更高的准确性与儿科医生相比,在护理点诊断中耳炎的准确性更高. 这种人工智能工具在改善现实世界临床环境中的诊断准确性方面表现有前途.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 儿科 儿科 儿科
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 之前的研究表明,人工智能 (AI) 改善了中耳炎诊断的准确性,而不是临床医生.
- 这种准确度的提高还没有被证明在 point-of-care 设置中.
研究的目的:
- 为了比较机器学习 (ML) 模型的诊断准确性与小儿科医生在护理点使用标准耳视镜.
- 评估人工智能在现实世界中耳炎诊断中的潜力.
主要方法:
- 开发了一个机器学习模型用于中耳炎诊断.
- 该模型的诊断准确性与使用手持耳视镜的儿科医生进行了比较.
主要成果:
- 与儿科医生 (59.4%,P = .01) 相比,人工智能模型的诊断准确度 (90.6%) 显著提高.
- 这项研究验证了AI在模拟的护理环境中的诊断能力.
结论:
- 基于人工智能的耳视镜显示,与临床医生相比,中耳炎的诊断准确度更高.
- 需要在不同的人群中进行进一步的验证和现实世界的部署.
- 人工智能技术可以成为临床医生准确诊断中耳炎的宝贵工具.
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