XÁC ĐỊNH THÀNH PHẦN SỎI TIẾT NIỆU BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: KẾT QUẢ BƯỚC ĐẦU CHỨNG MINH TÍNH KHẢ THI

Tóm tắt

Đặt vấn đề: Sỏi tiết niệu nên được xác định thành phần do có thể mang lại nhiều thông tin lâm sàng. Xác định thành phần sỏi sau mổ với ảnh kĩ thuật số bằng trí tuệ nhân tạo có tiềm năng to lớn. Những nghiên cứu trước đây gắn nhãn cho ảnh dựa vào kết quả phân tích thành phần của toàn bộ viên sỏi, điều này đã được ghi nhận là có thể kém chính xác. Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày tính khả thi qua đánh giá kết quả bước đầu của phương pháp xác định thành phần sỏi tiết niệu sau mổ với ảnh kĩ thuật số bằng trí tuệ nhân tạo ở mức độ mảnh sỏi. Đối tượng và phương pháp: Mảnh sỏi được thu thập sau mổ. Trước khi được phân tích thành phần bởi phương pháp tiêu chuẩn (Fourier transform infrared spectroscopy), các mảnh sỏi được chụp ảnh kĩ thuật số bằng các thiết bị có sẵn trên thị trường. Bộ ảnh được chia thành hai nhóm theo kết quả phân tích thành phần gồm có nhóm CO chứa sỏi calcium oxalate và nhóm Non-CO chứa sỏi có thành phần khác. Với mỗi nhóm, ảnh lại được phân chia ngẫu nhiên thành ba bộ training, validation, và testing với tỉ lệ lần lượt là 70%, 10% và 20%. Một mô hình trí tuệ nhân tạo sử dụng phương pháp transfer learning dựa trên cấu trúc của thuật toán ResNet-18 được phát triển và đào tạo bằng bộ ảnh training. Mô hình sau đó được tối ưu hoá nhờ bộ validation và cuối cùng là đánh giá bằng bộ testing. Kết quả: Sử dụng bộ testing, mô hình đạt độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu, và diện tích dưới đường cong ROC lần lượt là 71,4%, 81,5%, 51,9%, và 0.715. Kết luận: Các kết quả bước đầu tương đối hứa hẹn của mô hình cho thấy tiềm năng và tính khả thi của phương pháp. Mô hình được tối ưu tốt hơn nữa ở giai đoạn sau có thể trở thành một công cụ trợ giúp trong thực hành lâm sàng