NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM BỆNH VÕNG MẠC ĐÁI THÁO ĐƯỜNG VÀ ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG KHÁM SÀNG LỌC TẠI BỆNH VIỆN ĐA KHOA TỈNH PHÚ THỌ

Tóm tắt

Mục tiêu: Mô tả đặc điểm bệnh võng mạc đái tháo đường (VMĐTĐ) và đánh giá hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong sàng lọc VMĐTĐ tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu bao gồm 190 mắt của 95 bệnh nhân mắc đái tháo đường. Các mắt được chụp ảnh đáy mắt và đánh giá chất lượng ảnh, mức độ VMĐTĐ và các tổn thương võng mạc. Hệ thống AI được sử dụng để sàng lọc VMĐTĐ, đánh giá hiệu quả chẩn đoán dựa trên các chỉ số: độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương (PPV), giá trị tiên đoán âm (NPV) và độ chính xác tổng thể. Kết quả: Trong các mắt nghiên cứu, 37,3% không có VMĐTĐ, 53,7% bệnh VMĐTĐ không tăng sinh (NPDR) nhẹ, 5,8% trung bình và 3,2% NPDR nặng. Tổn thương võng mạc phổ biến nhất là chấm/nốt xuất huyết (60,5%), tiếp theo là xuất tiết cứng (10%), xuất tiết bông (4,2%), vi phình mạch (5,3%) và IRMA (2,6%). Không ghi nhận trường hợp VMĐTĐ tăng sinh hoặc xuất huyết trước võng mạc. Chất lượng ảnh trung bình 75,25 ± 16,26, trong đó 66,32% ảnh đủ điều kiện phân loại bởi AI. Hệ thống AI đạt độ nhạy 95,8%, độ đặc hiệu 52,9%, giá trị chẩn đoán dương tính 77,7%, giá trị chẩn đoán âm tính 88,1%, với độ chính xác 80%. Kết luận: Phần lớn VMĐTĐ được phát hiện ở giai đoạn sớm, nhấn mạnh tầm quan trọng của sàng lọc kịp thời. AI có độ nhạy cao và độ chính xác chấp nhận được, là công cụ hữu ích trong sàng lọc cộng đồng, đặc biệt tại các khu vực thiếu nhân lực chuyên khoa mắt. Việc tích hợp AI vào quy trình chụp ảnh đáy mắt có thể nâng cao hiệu quả phát hiện sớm, giảm tải cho bác sĩ và tối ưu hóa chương trình sàng lọc VMĐTĐ.