Приложение диагностирует ушные инфекции лучше, чем врачи

Новое приложение для смартфонов, использующее искусственный интеллект (ИИ) для точной диагностики ушных инфекций, или острого отита среднего уха, может помочь сократить ненужное применение антибиотиков у детей младшего возраста, сообщается в новом исследовании.

Острый средний отит (ОСО) — одна из самых распространенных детских инфекций, при которых назначаются антибиотики, но без интенсивного обучения его бывает трудно отличить от других заболеваний уха.

Новый инструмент искусственного интеллекта, ставящий диагноз, оценивая короткое видео барабанной перепонки, снятое отоскопом, подключенным к камере мобильного телефона, предлагает простое и эффективное решение, которое может быть более точным, чем квалифицированные врачи.

Недодиагностика этого заболевания приводит к неадекватному лечению, а гипердиагностика — к ненужному применению антибиотиков, что может снизить эффективность имеющихся препаратов. Новый инструмент помогает поставить правильный диагноз и назначить нужное лечение.

По словам профессора педиатрии Алехандро Хобермана из Медицинской школы Питтсбургского университета, около 70 % детей заболевают ушной инфекцией до своего первого дня рождения. Хотя это заболевание встречается довольно часто, для точной диагностики ОСО требуется натренированный глаз, чтобы обнаружить тонкие визуальные признаки, полученные при беглом 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 требует противомикробного лечения.

Чтобы разработать практический инструмент для повышения точности диагностики ОСО, ученые начали с создания и аннотирования учебной библиотеки из 1151 видеозаписей барабанной перепонки 635 детей, посетивших педиатрические кабинеты Медицинской школы Питтсбургского университета в период с 2018 по 2023 год. Ученые использовали 921 видео из обучающей библиотеки, чтобы научить две разные модели искусственного интеллекта обнаруживать ОСО, обращая внимание на особенности барабанной перепонки, включая форму, положение, цвет и прозрачность. Затем они использовали оставшиеся 230 видеозаписей, чтобы проверить, как работают модели.

Обе модели оказались очень точными, их чувствительность и специфичность превышали 93%, что означает низкий процент ложноотрицательных и ложноположительных результатов.

По словам Хобермана, предыдущие исследования врачей показали, что точность диагностики ОСО составляет от 30 до 84 %, в зависимости от типа медицинского работника, уровня подготовки и возраста обследуемых детей.

"Эти данные свидетельствуют, что наш инструмент более точен, чем многие врачи, — говорит Хоберман. — Он может стать очень полезным инструментом в системе первичной медико-санитарной помощи, помогая врачам точно диагностировать ОСО и принимать решения о лечении".