По мнению ученых, новое приложение для мобильных телефонов, разработанное врачами из Питтсбургского университета (University of Pittsburgh), которое использует искусственный интеллект (ИИ) для точной диагностики ушных инфекций или острого среднего отита (ОСО), может помочь снизить ненужное использование антибиотиков у маленьких детей. Результаты исследования опубликованы в научном журнале JAMA Pediatrics.
ОСО — одна из наиболее распространенных детских инфекций, при которой назначают антибиотики, но ее трудно отличить от других заболеваний уха без подготовки. Новый инструмент искусственного интеллекта, который ставит диагноз путем оценки короткого видео барабанной перепонки, снятого отоскопом, подключенным к камере мобильного телефона, предлагает простое и эффективное решение, которое может быть более точным, чем обученные врачи.
«Острый средний отит часто диагностируется неправильно», — комментирует автор исследования Алехандро Хоберман (Alejandro Hoberman), профессор педиатрии.
«Неправильно поставленный диагноз приводит к неадекватному лечению, а гипердиагностика приводит к ненужному лечению антибиотиками, что может поставить под угрозу эффективность доступных в настоящее время антибиотиков. Наш инструмент помогает поставить правильный диагноз и подобрать правильное лечение».
По данным Хобермана, около 70% детей заболевают ушной инфекцией еще до первого дня рождения. Хотя это состояние является распространенным, точная диагностика ОСО требует тренированного глаза, чтобы получить тонкие визуальные данные при кратком осмотре барабанной перепонки у извивающегося ребенка. ОСО часто путают со средним отитом с выпотом или жидкостью за ухом, состоянием, которое обычно не связано с бактериями и не поддается лечению противомикробными препаратами.
Чтобы разработать практический инструмент для повышения точности диагностики ОСО, Хоберман с соавторами начали с создания и аннотирования учебной библиотеки из 1151 видеоролика барабанной перепонки, содержащего данные 635 детей, которые посещали амбулаторные педиатрические отделения в период с 2018 по 2023 год. Два обученных эксперта, имея большой опыт диагностики ОСО, просмотрели видео и поставили диагноз: ОСО или не ОСО.
«Барабанная перепонка представляет собой тонкий плоский кусочек ткани, который простирается через ушной канал», — комментирует Хоберман. «При ОСО барабанная перепонка выпячивается как бублик, оставляя центральную область депрессии, напоминающую отверстие от бублика. Напротив, у детей со средним отитом с выпотом выпячивание барабанной перепонки отсутствует».
Исследователи использовали 921 видео из учебной библиотеки, чтобы научить две разные модели искусственного интеллекта обнаруживать ОСО, изучая особенности барабанной перепонки, включая форму, положение, цвет и прозрачность. Затем ученые использовали оставшиеся 230 видеороликов, чтобы проверить работу моделей.
Обе модели были очень точными, обеспечивая значения чувствительности и специфичности более 93%, что означает низкий уровень ложноотрицательных и ложноположительных результатов. По словам Хобермана, предыдущие исследования клиницистов показали, что точность диагностики ОСО варьируется от 30% до 84%, в зависимости от типа медицинского работника, уровня подготовки и возраста обследуемых детей.
«Эти результаты показывают, что наш инструмент более точен, чем многие врачи», — объясняет Хоберман. «Это может изменить правила игры в учреждениях первичной медико-санитарной помощи, если оказать поддержку врачам в точной диагностике ОСО и принятии решений о лечении».
«Еще одним преимуществом нашего инструмента является то, что видео, которые мы снимаем, можно хранить в медицинской карте пациента и передавать другим медицинским работникам», — отметил Хоберман. «Мы также можем показать родителям и стажерам — студентам-медикам и резидентам — то, что мы видим, и объяснить, почему мы ставим или не ставим диагноз ушной инфекции. Это важно в качестве инструмента обучения и для того, чтобы убедить родителей в том, что их ребенок получает соответствующее лечение».
Хоберман надеется, что их технология вскоре сможет широко применяться врачами для повышения точной диагностики ОСО и принятия решений о лечении.
Литература:
Development and validation of an automated classifier to diagnose acute otitis media in children, JAMA Pediatrics (2024). jamanetwork.com/journals/jamap … pediatrics.2024.0011