アプリは医師よりも耳感染症をより正確に診断できる可能性がある

これを共有
記事

この記事は、表示 4.0 国際ライセンスに基づいて自由に共有できます。

新しい研究によると、人工知能を使用して耳の感染症または急性中耳炎を正確に診断する新しいスマートフォンアプリは、幼児における不必要な抗生物質の使用を減らすのに役立つ可能性があります。

急性中耳炎（AOM）は、抗生物質が処方される最も一般的な小児感染症の 1 つですが、集中的なトレーニングがなければ、他の耳の症状と区別するのが難しい場合があります。

この新しい AI ツールは、携帯電話のカメラに接続された耳鏡で撮影した鼓膜の短いビデオを評価して診断を行うもので、訓練を受けた臨床医よりも正確な可能性があるシンプルで効果的なソリューションを提供します。

「急性中耳炎は誤って診断されることがよくあります」と、ピッツバーグ大学医学部小児科教授で一般学術小児科部長であり、この研究の主著者であるアレハンドロ・ホバーマン氏は言う。 JAMA小児科。

「過少診断は不適切な治療をもたらし、過剰診断は不必要な抗生物質治療をもたらし、現在利用可能な治療法の有効性を損なう可能性があります。 抗生物質。 私たちのツールは正しい診断を得て、適切な治療を導くのに役立ちます。」

ホバーマン氏によると、子どもの約70％は1歳の誕生日を迎える前に耳の感染症を患っているという。 この状態は一般的ですが、AOM を正確に診断するには、うごめく赤ちゃんの鼓膜を簡単に観察して得られる微妙な視覚的所見を検出できる訓練された目が必要です。

AOM はよく混同されます。 滲出性中耳炎または耳の後ろの体液が溜まっている状態。この状態には通常細菌が関与しておらず、抗菌治療の恩恵を受けません。

AOM の診断の精度を向上させる実用的なツールを開発するために、ホバーマン氏と彼のチームは、2018 年から 2023 年の間に UPMC 小児科外来を訪れた 635 人の子供から採取した鼓膜の 1,151 本のビデオのトレーニング ライブラリを構築し、注釈を付けることから始めました。訓練を受けた 2 人の専門家AOM 研究に豊富な経験を持つ彼がビデオをレビューし、AOM かどうかを診断しました。

「鼓膜、または鼓膜は、外耳道全体に広がる薄くて平らな組織片です」とホバーマン氏は言います。 「AOMでは、鼓膜がベーグルのように膨らみ、ベーグルの穴に似た中央のくぼみが残ります。 対照的に、滲出性中耳炎の子供には鼓膜の膨らみはありません。」

研究者らは、トレーニング ライブラリの 921 本のビデオを使用して、形状、位置、色、半透明などの鼓膜の特徴を観察することで AOM を検出する 2 つの異なる AI モデルを教えました。 次に、残りの 230 ビデオを使用して、モデルのパフォーマンスをテストしました。

どちらのモデルも精度が高く、93% を超える感度と特異度の値が得られました。これは、偽陰性と偽陽性の率が低いことを意味します。

ホバーマン氏によると、臨床医を対象としたこれまでの研究では、医療提供者の種類、訓練のレベル、検査を受ける子供の年齢に応じて、AOMの診断精度が30％から84％の範囲であると報告されている。

「これらの発見は、私たちのツールが多くの臨床医よりも正確であることを示唆しています」とホバーマン氏は言います。 「臨床医が AOM を厳密に診断し、治療方針を決定できるようサポートすることは、プライマリ ヘルスケアの現場で大きな変革をもたらす可能性があります。」

「私たちのツールのもう 1 つの利点は、撮影したビデオを患者の医療記録に保存し、他の医療提供者と共有できることです」と Hoberman 氏は言います。 「私たちはまた、親や研修医、つまり医学生や研修医に私たちが見ているものを見せ、なぜ私たちが診断を下すのか、あるいは下さないのかを説明することもできます。 耳感染症。 これは教育ツールとして、また子供が適切な治療を受けていることを親に安心させるために重要です。」

ホバーマン氏は、この技術がすぐに医療提供者のオフィス全体に広く導入され、AOM の正確な診断を強化し、治療の決定をサポートできるようになることを期待しています。

その他の共著者は、ピッツバーグ大学、ニューヨーク大学、ボッシュ人工知能センター、および Dcipher Analytics です。

ピッツバーグ大学医学部の小児科がこの研究を支援した。

ソース： ピッツバーグ大学

1709650133
#アプリは医師よりも耳感染症をより正確に診断できる可能性がある
2024-03-05 14:41:02