Машинное зрение выявляет инфекцию послеоперационной раны по фото
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи Клиники Майо разработали и протестировали систему машинного зрения для выявления инфекции послеоперационной раны по фотографии. Алгоритм сначала распознаёт хирургический разрез, затем оценивает наличие инфекции. Для обучения и тестирования использовали более 20 тысяч фотографий, сделанных в течение месяца после операции у более чем 6 тысяч пациентов девяти больниц Клиники Майо; сведения об инфекциях получали из базы NSQIP.
Лучший результат показал визуальный трансформер: точность распознавания разреза составила 94% (площадь под ROC-кривой — 0,98), а инфекции — 73% (площадь под ROC-кривой — 0,81). Инфицирование отмечалось на 6,2% снимков. Десятикратная перекрёстная проверка проводилась для оценки достоверности, а дополнительный анализ чувствительности показал сопоставимые результаты модели для пациентов разных этнических групп. Результаты опубликованы в Annals of Surgery.
Главное
- Исследователи Клиники Майо разработали и протестировали систему машинного зрения для распознавания инфекции послеоперационной раны по фотографии.
- Для обучения и тестирования использовали более 20 тысяч снимков пациентов девяти больниц Клиники Майо.
- Визуальный трансформер распознавал хирургические разрезы с точностью 94%, а инфекции — с точностью 73%.
- Инфицирование послеоперационных ран было зарегистрировано на 6,2% снимков.
- Анализ показал, что результаты модели были сопоставимы у пациентов разных этнических групп.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация