构建和验证一个人工智能模型,通过使用支气管镜图像来识别气管支气管病变 (tracheobronchopathia osteochondroplastica)
Chongxiang Chen1, Fei Tang2, Felix J F Herth3
1State Key Laboratory of Respiratory Disease, National Clinical Research Center for Respiratory Disease, Guangzhou Institute of Respiratory Health, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou, Guangdong Province, China.
Therapeutic advances in respiratory disease
|May 28, 2024
概括
人工智能模型现在可以使用支气管镜像来区分气管支气管病 (Osteochondroplastica (TO)) 和其他多节气道疾病. 这种人工智能工具有助于医生诊断这种罕见的疾病,改善患者的护理.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 肺部病理学 肺部病理学
背景情况:
- 气管支气管病 osteochondroplastica (TO) 是一种罕见的呼吸道疾病.
- 年轻的医生可能很难从支气管镜检查结果中识别TO,因为它很罕见.
研究的目的:
- 开发一种人工智能 (AI) 模型,使用支气管镜像来区分TO与其他多节气道疾病.
- 帮助医疗保健专业人员准确诊断TO.
主要方法:
- 使用卷积神经网络 (CNN) 的深度学习模型在2183张多节损伤 (包括TO,粉症,瘤和炎症) 的支气管镜像和1733张没有呼吸道损伤的图像上进行了训练.
- 该模型,EfficientNet,使用21名TO患者的支气管镜图像进行了验证.
- 数据收集时间为2010年1月至2022年10月.
主要成果:
- 人工智能模型在识别多瘤病变方面达到98.9%的准确性.
- 该模型在检测多瘤病变的TO时显示了89.2%的准确性.
- 外部验证显示准确率为89.8%,所有21个TO病例都被正确诊断.
结论:
- 一个人工智能模型成功地被开发出来,以区分TO和其他多节气道疾病,基于支气管镜图像.
- 这种人工智能工具可以显著帮助医生,特别是那些在初级医院,在识别罕见的呼吸道疾病,如TO.
