アカントアメーバと人工知能

病原体アカントアメーバ属によって引き起こされるアカントアメーバ角膜炎は、視力に潜在的なリスクをもたらす可能性がある重度の眼感染症として世界中で認識されています。

この探索的性質の観察的遡及的単一施設研究は、角膜検査の正常性とコンピュータ解析の高い特異性と感度を活用して、共焦点画像からアカントアメーバ角膜炎の将来の迅速診断に役立つ可能性のあるパターンを特定する可能性を判断することを目的としています。モデル。

このデータは、感染を検出する有効性が証明された臨床検査で陽性と確認された患者に基づいています。

患者をそれぞれのグループに分けるために考慮される臨床検査は、細菌検査、PCR検査、培養検査です。

患者は 2 つのグループに分けられ、第 1 グループはアカントアメーバ感染陽性の患者であり、第 2 グループはアカントアメーバ陰性だが他の病原体陽性の患者であった。 研究は18か月間続きます。

研究対象のコホートには、前述の検査を受けたIRCCSサン・ラファエレ病院の患者151人が含まれており、このうち76人がアカントアメーバ陽性の患者グループに、75人が他の病原体陽性の対照グループに含まれる。

このコホートの共焦点画像は人工知能ソフトウェアに入力されます。 モデルを評価するにはテスト セットが使用され、精度、特異性、感度、f1 スコアなど、コンピューター ビジョンの分野で最も一般的に使用される指標を使用して AI モデルの能力が評価されます。最終的にはモデルの総合的な評価が行われます。