Хөхний хоргүй болон хортой зангилааг хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэт авиан шинжилгээгээр ялган оношилох асуудалд

Хураангуй

Үндэслэл: Хөхний зангилааг эрт үед нь хоргүй болон хортойгоор ялган оношлох нь эмчилгээний тактикийг зөв тодорхойлоход чухал ач холбогдолтой. Сүүлийн үед хиймэл оюун ухаанд (AI) суурилсан оношилгооны системүүд хэт авиан шинжилгээний нарийвчлалыг сайжруулахад өргөнөөр ашиглагдаж байна. Зорилго: Хөхний хоргүй болон хортой зангилааг ялган оношлоход хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэт авиан шинжилгээний (AI-US) ач холбогдлыг үнэлэх, уламжлалт хэт авиан оношилгоотой харьцуулан судлах. Арга, аргачлал: Судалгаанд хөхний зангилаатай 101 өвчтөнийг ретроспектив байдлаар хамрууллаа. Анх 203 голомтот өөрчлөлтийг сонгосон бөгөөд үүнээс эмгэг судлалын (биопси) шинжилгээгээр баталгаажсан 103 зангилааг эцсийн дүн шинжилгээнд хамруулав. Оношилгооны чадавхыг: 1) Уламжлалт хэт авиан оношилгоо (УХА), 2) AI систем (AI бүлэг), 3) УХА болон AI систем хосолсон (УХА+AI) гэсэн гурван аргаар тодорхойлж, мэдрэг чанар (SE), өвөрмөц чанар (SP), нарийвчлал (ACC) болон ROC муруйн доорх талбайг (AUC) ашиглан харьцуулсан. Үр дүн: Эмгэг судлалын шинжилгээгээр 103 зангилааны 58 (56.3%) нь хортой, 45 (43.7%) нь хоргүй болох нь тогтоогдсон. AI бүлгийн оношилгооны үзүүлэлтүүд болох SE (82.76%), SP (80.00%), ACC (81.55%), PPV (84.21%), NPV (78.26%) болон AUC (0.814) утгууд нь уламжлалт хэт авиан оношилгооны (УХА) бүлгээс өндөр байсан боловч статистик ач холбогдол бүхий ялгаа ажиглагдаагүй (p>0.05). Харин УХА+AI хосолсон бүлгийн үзүүлэлтүүд мэдэгдэхүйц нэмэгдэж, SE (87.93%), SP (86.67%), ACC (87.38%), PPV (89.47%), NPV (84.78%) болон AUC (0.874) утгад хүрсэн нь УХА-ийн бүлэгтэй харьцуулахад статистикийн хувьд өндөр ач холбогдолтой (p<0.05) байлаа. Дүгнэлт: Хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэт авиан оношилгооны систем нь хөхний зангилааг ялган оношлох нарийвчлалыг нэмэгдүүлж байна. Энэхүү систем нь ялангуяа залуу эмч нарын оношилгооны алдааг бууруулах, шийдвэр гаргахад дэмжлэг үзүүлэх өндөр ач холбогдолтой байна.