Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  21,134,460
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

76

Sản khoa và phụ khoa

Nguyễn Bá Tùng, Trần Danh Cường, Nguyễn Thị Trang(2), Nguyễn Tuấn Hưng(1), Trần Hồng Thái, Đỗ Quang Huy, Nguyễn Xuân Đại, Nguyễn Phương Ngọc, Đỗ Nguyễn Khánh, Lê Thị Minh Phương, Đào Thị Huyền Trang, Công Thị Kim Thu

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tư vấn sàng lọc trước sinh thalassemia

Research on the application of artificial intelligence in prenatal screening for thalassemia

Tạp chí Y học Việt Nam (Tổng hội Y học Việt Nam)

2023

2

360-364

1859-1868

Đánh giá kết quả thử nghiệm của hệ thống phần mềm trí tuệ nhân tạo hỗ trợ sàng lọc thalassemia trước sinh tại Bệnh viện Phụ sản Trung ương và Bệnh viện Phụ sản Hà Nội. Đối tượng và phương pháp: 244 hồ sơ bệnh án gồm tiền sử liên quan thalassemia, kết quả xét nghiệm gồm xét nghiệm tổng phân tích tế bào máu ngoại vi (ít nhất 4 chỉ số HGB, MCV, MCH, RDW); xét nghiệm sắt, ferritin huyết thanh; kết quả điện di (nếu có) của các cặp vợ chồng thai phụ đến khám tại Bệnh viện Phụ sản Trung ương và Bệnh viện Phụ Sản Hà Nội, được phân tích bởi hệ thống phần mềm trí tuệ nhân tạo (gồm phần mềm học máy và phần mềm hệ tri thức chuyên gia). Kết quả được so sánh với kết quả xét nghiệm gen chẩn đoán bệnh thalassemia bằng phương pháp Stripassay. Kết quả: Hệ thống phần mềm trí tuệ nhân tạo trong sàng lọc thalassemia trước sinh cho kết quả chính xác, độ nhạy trên 95%, giá trị dự báo dương tính đạt từ 94,29% đến 100%. Kết luận: Hệ thống phần mềm trí tuệ nhân tạo sàng lọc trước sinh thalassemia là công cụ hữu ích và hiệu quả cao trong dự đoán nguy cơ mang gen bệnh của các cặp vợ chồng thai phụ. Kỳ vọng được sử dụng như là một công cụ hỗ trợ trong quá trình sàng lọc và chẩn đoán bệnh, cùng với các phương pháp truyền thống.

Evaluate the test results of the artificial intelligence software system designed to support thalassemia antenatal screening at the National Hospital of Obstetrics and Gynecology and the Hanoi Obstetrics and Gynecology Hospital. Subjects and methods: 244 medical records including history of thalassemia, laboratory results including Complete blood count (at least 4 indices of HGB, MCV, MCH, RDW); serum iron, ferritin; Hb electrophoresis results (if any) of pregnant couples visiting the National Hospital of Obstetrics and Gynecology and Hanoi Hospital of Obstetrics and Gynecology, analyzed by an artificial intelligence software system (machine learning software and expert knowledge system software). Results were compared with the results of genetic testing for thalassemia using Stripassay method. Results: The artificial intelligence software system in antenatal thalassemia screening achieved high accuracy, with a sensitivity over 95% and specificity ranging from 94.29% to 100%. Conclusion: The AI software system for prenatal screening of thalassemia is a useful and highly effective tool in predicting the risk of carrying the disease gene of pregnant couples. It is expected to become an important supporting tool to help clinicians in thalassemia screening in the future.

TTKHCNQG, CVv 46