人工智能在鼻科中的应用和诊断准确性:一篇评论
1Otorhinolaryngology Head-Neck Surgery, All India Institute of Medical Sciences, Bibinagar, Hyderabad, IND.
Cureus
|August 18, 2025
概括
人工智能 (AI) 在鼻科诊断方面表现出高准确度,有助于像图像解释和疾病预测等任务. 然而,验证和临床整合方面的挑战阻碍了这些先进医疗技术的广泛采用.
科学领域:
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
- 人工智能在医学中的应用
- 耳鼻喉科 耳鼻喉科 耳鼻喉科
背景情况:
- 人工智能 (AI),机器学习 (ML),深度学习和大型语言模型 (LLM) 越来越多地被用于医学诊断.
- 鼻科应用正在探索图像解释,细胞学分类和临床决策支持.
- 需要进行系统的评估,以了解AI的诊断准确性,临床实用性以及鼻科的实施障碍.
研究的目的:
- 系统地审查和评估AI技术在鼻科的应用和诊断准确性.
- 评估临床实用性,并确定AI在鼻科实践中的实施障碍.
- 在鼻科的各种诊断任务中对AI性能进行综合证据.
主要方法:
- 系统审查遵循系统审查和元分析 (PRISMA) 2020年指南的首选报告项目.
- 基于AI应用程序的资格标准的17个全文研究的选,在鼻科中使用诊断指标.
- 来自12项纳入研究的数据的叙述综合,包括AI类型,诊断任务,绩效结果和研究质量.
主要成果:
- 基于图像的人工智能,特别是卷积神经网络,在鼻息肉检测,细胞学和CT扫描解释方面实现了高精度 (81%-99%).
- 使用患者报告数据的ML模型显示,慢性鼻炎预测的准确率为74.5%-85.5%.
- 大型语言模型在某些临床问答领域显示出超过80%的准确性;注意到偏差的中等风险,没有研究报告了超越原型的临床整合.
结论:
- 人工智能在各种鼻科应用中显示出对诊断准确性的重大前景.
- 主要挑战包括有限的验证,方法的多样性和缺乏临床实施.
- 未来的研究应该优先考虑前性试验,可解释性和安全临床整合的监管框架.
