AI决策支持工具可以预测急性中耳炎的诊断

根据 3 月 4 日《医学会儿科杂志》在线发表的一项研究，用于解读鼓膜视频的人工智能决策支持工具可以预测急性中耳炎 (AOM) 的诊断。

匹兹堡大学医学院的 Nader Shaikh 医学博士及其同事开发并内部验证了一种人工智能决策支持工具，用于解释鼓膜视频并提高 AOM 诊断的准确性。对宾夕法尼亚州两个地点门诊就诊期间使用智能手机拍摄的鼓膜耳镜视频进行了分析;该研究包含来自 635 名儿童(大多数年龄小于 3 岁)的 1,151 个视频。

研究人员发现深度残差循环神经网络和决策树网络的诊断准确性几乎相同。使用最终的深度残差循环神经网络，将鼓膜视频分为 AOM 和无 AOM 类别，敏感性和特异性分别为 93.8% 和 93.5%，而决策树模型相应的敏感性和特异性分别为 93.7% 和 93.3%。鼓膜鼓出与预测诊断最相符;在测试集中，所有 230 例预测诊断为 AOM 的病例均出现了膨出。