一个基于深度学习的智能手机应用程序,用于使用内镜图像早期检测鼻癌
Yubiao Yue1,2, Xinyu Zeng3, Huanjie Lin4
1School of Mathematics and Systems Science, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou, China.
NPJ digital medicine
|December 31, 2024
概括
一个新的智能手机应用程序Nose-Keeper使用人工智能从内镜图像中检测鼻癌 (NPC) 和其他鼻病. 它具有很高的准确性,帮助初级保健提供者进行早期诊断.
科学领域:
- 耳鼻喉科 耳鼻喉科 耳鼻喉科
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 鼻腔内镜对于早期鼻癌 (NPC) 检测至关重要.
- 临床医生的专业知识限制了诊断的准确性,特别是对于初级医疗保健提供者.
- 开发用于早期NPC和鼻病检测的可访问工具至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一款以人工智能为动力的智能手机应用程序,用于早期检测NPC和常见的鼻病.
- 与经验丰富的临床医生相比,评估应用程序的诊断性能.
主要方法:
- 追溯分析39,340张鼻腔内镜白光图像.
- 利用八个深度学习模型创建了"鼻子守护者"智能手机应用程序.
- 雇佣可解释的AI来提高决策准确性和安全性.
主要成果:
- 鼻子护理器应用程序实现了92.27%的整体准确性.
- 检测NPC的灵敏度为96.39%,特异性为99.91%.
- 该应用在NPC检测方面表现优于九名经验丰富的耳鼻喉科医生.
结论:
- 鼻子护理器在诊断NPC和流行鼻病方面表现出高准确性.
- 该应用程序可以有效地帮助服务不足地区的初级医疗保健提供者.
- 该工具为管理鼻腔健康和提高早期检测率提供了宝贵的资源.
