中耳炎患児の滲出液予測アルゴリズム開発

再発性の急性中耳炎または滲出性中耳炎に用いる鼓膜切開術および鼓膜チューブ留置を施行した小児患者の鼓膜画像を用いて、中耳滲出液の有無を手術室内で正確に予測するポイントオブケア設定の人工知能アルゴリズムを開発し、その性能を検証した。 その結果、ニューラルネットワークモデルの平均訓練時間は76.0秒だった。ホールドアウト法および5分割交差法で検証した画像を「正常（滲出液なし）」と「異常（滲出液あり）」に分類するモデルの平均精度は83.8％だった、この分類精度の裏付けとなる受信者動作特性曲線下面積は0.93、F1スコアは0.80だった。 この記事への読者の皆様（医師）からのコメントを募集しています。（こちらから投稿していただくコメントは実名での投稿になり、匿名で投稿できるDoctors Community・カンファレンスとは異なります。また、全てが採用されるものではありません。詳しくは投稿フォームをご確認ください。） 記事へのコメント投稿はこちら ...