Модель искусственного интеллекта (ИИ), созданная в Mass Eye and Ear, оказалась значительно точнее, чем врачи, в диагностике детских ушных инфекций в первом подобном исследовании, сообщила исследовательская группа, работающая над разработкой модели для клинического использования. Согласно новому исследованию, результаты которого были опубликованы в журнале Otolaryngology-Head and Neck Surgery, модель, названная OtoDX, оказалась более чем на 95% точнее в диагностике ушной инфекции на наборе из 22 тестовых изображений по сравнению с 65% точностью группы врачей, состоящей из ЛОРов, педиатров и врачей первичного звена, которые рассматривали те же изображения. При тестировании на наборе данных из более чем 600 изображений внутреннего уха точность диагностики ИИ-модели составила более 80%. Модель использует тип искусственного интеллекта, называемый глубоким обучением, и была построена на основе сотен фотографий, собранных у детей перед операцией в Mass Eye and Ear по поводу рецидивирующих ушных инфекций или жидкости в ушах. По словам авторов, полученные результаты являются важным шагом на пути к разработке диагностического инструмента, который однажды может быть развернут в клиниках для помощи врачам при обследовании пациентов.  «Ушные инфекции невероятно распространены среди детей, но часто диагностируются неправильно, что приводит к задержкам в лечении или ненужным назначениям антибиотиков, - сказал ведущий автор исследования Мэтью Кроусон, доктор медицины, отоларинголог и исследователь искусственного интеллекта в Mass Eye and Ear, доцент кафедры отоларингологии и хирургии головы и шеи Гарвардской медицинской школы.  - Эта модель не заменит суждения врачей, но может дополнить их опыт и помочь им быть более уверенными в принятии решений о лечении».