Sztuczna inteligencja w diagnostyce liszaja płaskiego jamy ustnej
Publikacja z 2024 roku w Diagnostics sprawdza, czy model oparty na sieci neuronowej może pomóc w rozpoznawaniu liszaja płaskiego jamy ustnej (OLP) na podstawie wyniku immunofluorescencji i danych klinicznych.
Co zbadano
U 80 Pacjentów oceniono wynik bezpośredniej immunofluorescencji (przeciwciała klas IgG, IgA, IgM, składową C3 i fibrynogen) oraz dane kliniczne - wiek, płeć, lokalizację zmian, historię leczenia, stosowane leki i suplementy, stan uzębienia, palenie, nawyki higieniczne. Cztery statystycznie istotne zmienne posłużyły do zbudowania modelu predykcyjnego opartego na sieci neuronowej.
Wyniki
Model osiągnął 85% trafności na próbie testowej i 71% na próbie walidacyjnej. Najważniejszymi predyktorami okazały się: stres w momencie wystąpienia zmian, białe plamy pod językiem oraz nadżerki na dziąśle żuchwy.
Co to oznacza
Wynik jest obiecujący, ale - jak zaznaczają autorzy - potrzeba większych zbiorów danych i szerszego zestawu zmiennych, żeby poprawić dokładność diagnostyczną modelu. To wciąż narzędzie wspomagające, nie zastępujące klasycznej diagnostyki.
Pełny tekst publikacji (w języku angielskim): Diagnostics. 2024;14(14):1525 →


Materiały w dziale Wiedza przygotowuje zespół OK CLINIC Klinika Osipowicz. Zabiegi w klinice wykonują wyłącznie lekarze. Poznaj Panią Doktor