แบบจำลอง AI มีประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการระบุโรคตาในเด็ก

ติดตาม Drugslib ได้ที่

ตรวจสอบทางการแพทย์โดย Drugs.com

โดย Elana Gotkine HealthDay Reporter

วันพุธที่ 7 สิงหาคม 2024 -- โมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการระบุสายตาสั้น ตาเหล่ และหนังตาตกได้อย่างแม่นยำ โดยใช้ภาพถ่ายบนมือถือ ตามการศึกษาที่เผยแพร่ทางออนไลน์เมื่อวันที่ 6 สิงหาคมใน JAMA Network Open

/p>

นพ. Qin Shu จากคณะแพทยศาสตร์ Shanghai Jiao Tong University และเพื่อนร่วมงานได้พัฒนาแบบจำลอง AI เพื่อระบุสายตาสั้น ตาเหล่ และหนังตาตกโดยใช้ภาพถ่ายมือถือในการศึกษาภาคตัดขวาง มีการใช้ภาพทั้งหมด 1,419 ภาพจากผู้ป่วย 476 คนในการสร้างแบบจำลอง จากภาพทั้งหมด มีการใช้ภาพตาข้างเดียว 946 ภาพและภาพสองตา 473 ภาพเพื่อระบุสายตาสั้นและหนังตาตก และเพื่อระบุตาเหล่ ตามลำดับ

นักวิจัยพบว่าแบบจำลองนี้มีความไวที่ดีในการตรวจจับสายตาสั้น ตาเหล่ และหนังตาตก (0.84, 0.73 และ 0.85 ตามลำดับ) ในระหว่างการวิเคราะห์กลุ่มย่อยตามเพศ แบบจำลองนี้แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่เทียบเคียงในการระบุความผิดปกติของดวงตาในเด็กผู้หญิงและผู้ชาย การระบุความผิดปกติของดวงตาแตกต่างกันในกลุ่มอายุต่างๆ

"แบบจำลองการตรวจจับโดยใช้ AI แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่โดดเด่นในการระบุสายตาสั้น ตาเหล่ และหนังตาตกอย่างแม่นยำ โดยใช้เพียงภาพจากสมาร์ทโฟน" ผู้เขียนเขียน "ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าสามารถช่วยเหลือครอบครัวในการคัดกรองเด็กเกี่ยวกับสายตาสั้น ตาเหล่ และหนังตาตก อำนวยความสะดวกในการระบุตัวตนตั้งแต่เนิ่นๆ และลดความเสี่ยงของการสูญเสียการมองเห็นและปัญหาร้ายแรงเนื่องจากการคัดกรองล่าช้า"

บทคัดย่อ/ข้อความแบบเต็ม

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: ข้อมูลทางสถิติในบทความทางการแพทย์เป็นแนวโน้มทั่วไปและไม่เกี่ยวข้องกับบุคคล ปัจจัยส่วนบุคคลอาจแตกต่างกันอย่างมาก ขอคำแนะนำทางการแพทย์เฉพาะบุคคลเสมอเพื่อการตัดสินใจด้านการดูแลสุขภาพส่วนบุคคล

ที่มา: HealthDay

โพสต์แล้ว : 2024-08-08 01:15

อ่านเพิ่มเติม

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ

มีความพยายามทุกวิถีทางเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ให้โดย Drugslib.com นั้นถูกต้อง ทันสมัย -วันที่และเสร็จสมบูรณ์ แต่ไม่มีการรับประกันใดๆ เกี่ยวกับผลกระทบดังกล่าว ข้อมูลยาเสพติดที่มีอยู่นี้อาจจะเป็นเวลาที่สำคัญ. ข้อมูล Drugslib.com ได้รับการรวบรวมเพื่อใช้โดยผู้ประกอบวิชาชีพด้านการดูแลสุขภาพและผู้บริโภคในสหรัฐอเมริกา ดังนั้น Drugslib.com จึงไม่รับประกันว่าการใช้นอกสหรัฐอเมริกามีความเหมาะสม เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่นโดยเฉพาะ ข้อมูลยาของ Drugslib.com ไม่ได้สนับสนุนยา วินิจฉัยผู้ป่วย หรือแนะนำการบำบัด ข้อมูลยาของ Drugslib.com เป็นแหล่งข้อมูลที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยเหลือผู้ปฏิบัติงานด้านการดูแลสุขภาพที่ได้รับใบอนุญาตในการดูแลผู้ป่วยของตน และ/หรือเพื่อให้บริการลูกค้าที่ดูบริการนี้เป็นส่วนเสริมและไม่ใช่สิ่งทดแทนความเชี่ยวชาญ ทักษะ ความรู้ และการตัดสินด้านการดูแลสุขภาพ ผู้ปฏิบัติงาน

การไม่มีคำเตือนสำหรับยาหรือยาผสมใด ๆ ไม่ควรตีความเพื่อบ่งชี้ว่ายาหรือยาผสมนั้นปลอดภัย มีประสิทธิผล หรือเหมาะสมสำหรับผู้ป่วยรายใดรายหนึ่ง Drugslib.com ไม่รับผิดชอบต่อแง่มุมใดๆ ของการดูแลสุขภาพที่ดำเนินการโดยได้รับความช่วยเหลือจากข้อมูลที่ Drugslib.com มอบให้ ข้อมูลในที่นี้ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ครอบคลุมถึงการใช้ คำแนะนำ ข้อควรระวัง คำเตือน ปฏิกิริยาระหว่างยา ปฏิกิริยาการแพ้ หรือผลข้างเคียงที่เป็นไปได้ทั้งหมด หากคุณมีคำถามเกี่ยวกับยาที่คุณกำลังใช้ โปรดตรวจสอบกับแพทย์ พยาบาล หรือเภสัชกรของคุณ

คำสำคัญยอดนิยม