Đánh giá giá trị thuật toán trí tuệ nhân tạo trong phát hiện polyp dựa trên tập ảnh nội soi đại trực tràng

Abstract

Mục tiêu: Đánh giá độ chính xác của thuật toán EfficientNet trong phát hiện polyp đại tràng và khảo sát các yếu tố liên quan đến tỷ lệ bỏ sót, nhận nhầm. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang. Thuật toán EfficientNet được kiểm chứng trên tập ảnh tĩnh bao gồm 3762 ảnh (1762 ảnh có polyp và 2000 ảnh không có polyp) bằng cách so sánh với phần gán nhãn chuẩn của chuyên gia. Độ chính xác được đánh giá bằng độ nhạy (Se), độ đặc hiệu (Sp), giá trị dự báo dương tính (PPV), giá trị dự báo âm tính (NPV). Mô hình hồi quy được sử dụng để khảo sát những yếu tố liên quan đến tỷ lệ bỏ sót và nhận nhầm. Kết quả: Se, PPV, Sp, NPV và độ chính xác lần lượt là 97,45%, 93,72%, 94,25%, 97,67% và 95,75%. Phân tích hồi quy đa biến cho thấy kích thước và số lượng vùng polyp có liên quan tới tỷ lệ bỏ sót. Tỉ lệ nhận nhầm cao hơn có ý nghĩa ở các ảnh có tổn thương viêm, loét và ở vị trí đại tràng phải. Kết luận: Thuật toán EfficientNet có độ chính xác cao, có thể phát triển theo hướng đồng kiểm với bác sĩ nội soi trong quá trình soi và có thể tham gia huấn luyện, đào tạo y khoa với dữ liệu lớn.