Korištenje umjetne inteligencije za uspostavljanje modela prepoznavanja rendgenske slike prsnog koša za pomoć u postavljanju ključne dijagnoze kod starijih pacijenata s dispnejom

Pneumonija i plućni edem najčešći su uzroci akutnog respiratorno zatajenje u hitnoj i intenzivnoj njezi. Održavanje dišnih putova i očuvanje funkcije srca dva su temelja oživljavanja. Laboratorijski pregledi korišteni su za kliničare na početku razlikovati upalu pluća i plućni edem; međutim, niti jedan ne može pružiti tako brze rezultate kao radiološki pregledi, kao što je prijenosni rendgenski snimak prsnog koša (CXR), koji može brzo dati rezultate bez mobilizacije pacijenata. Međutim, slične značajke između upale pluća i plućnog edema nalaze se u CXR. I dalje je izazov za liječnike odjela hitne pomoći (ED) da donesu trenutne odluke budući da radiolozi ne mogu stalno biti na licu mjesta i pružati podršku. Stoga, točna interpretacija slika ostaje izazov u hitnim slučajevima. Reference su pokazale da duboke konvolucijske neuronske mreže (CNN) imaju visoku osjetljivost u CXR očitanjima. U ovoj retrospektivnoj studiji prikupili smo CXR slike pacijenata starijih od 65 godina hospitaliziranih s dijagnozom upale pluća ili plućnog edema između 2016. i 2020. Nakon korištenja kodova ICD-10 za odabir kvalificiranih zapisa pacijenata i uklanjanja dupliciranih, upotrijebili smo ključne riječi za označavanje slikovna izvješća pronađena u sustavu elektroničkog medicinskog zapisa (EMR). Nakon toga smo njihove CXR slike kategorizirali u pet kategorija: pozitivna korelacija, negativna korelacija, bez korelacije, niska korelacija i visoka korelacija. Potkategorizacija je također provedena kako bi se bolje razlikovale karakteristike. Primijenili smo šest eksperimenata koji uključuju kategorije ometanja i neometanja usjeva prema GoogLeNet-u i primijenili tri puta validacije. U našem najboljem modelu, rezultati F1 za upalu pluća i plućni edem su 0,835 odnosno 0,829; stopa točnosti: 83,2%, stopa prisjećanja: 83,2%, pozitivna prediktivna vrijednost: 83,3%, i F1 rezultat: 0,832. Nakon validacije, najbolja stopa točnosti našeg modela može doseći do 73%. Model ima visoku negativnu prediktivnu vrijednost isključivanja plućnog edema, što znači da CXR ne pokazuje znakove plućnog edema. U to je vrijeme postojala visoka pozitivna prediktivna vrijednost za upalu pluća. Na taj način bismo ga mogli koristiti kao sustav podrške kliničkom odlučivanju (CDS) za isključivanje plućnog edema i prevladavanje upale pluća koja pridonosi kritičnoj njezi starijih osoba.