1.GS. Elisabeth Epstein Trí tuệ nhân tạo và tương lai của siêu âm phụ khoa
0/5
2.GS. Dirk Timmerman IOTA-AI và Gynaia: Những kỳ vọng trong thực hành siêu âm phụ khoa
0/5
3.GS. Tom Bourne: Trí tuệ nhân tạo: tích hợp Radiomics trong siêu âm phụ khoa
0/5
4.Thảo luận GS. Elisabeth Epstein – GS. Dirk Timmerman – GS. Tom Bourne
0/2
5 .GS. Daniela Fischerová: Phân giai đoạn ung thư âm hộ.
0/2
6 .GS. Giorgia Garganese: Thuật ngữ VITA dùng để mô tả hạch bẹn.
0/5
7.Thảo luận GS. Daniela Fischerova – GS. Giorgia Garganese
0/2
8.TS. Chiara Landolfo, TS. Srdjan Saso: Khả năng sinh sản và ung thư
0/2
9.Thảo luận BS. Chiara Landolfo – GS. Daniela Fischerova
0/2
10. GS Juan Luis Alcázar: Khuyết sẹo mổ lấy thai Cesarean Scar Defect Isthmocele
0/5
11. GS. Inessa Safonova: Vỡ buồng trứng.
0/2
12 . Thảo luận: GS. Alcázar, GS. Safonova, GS. Fischerova.
0/2
13 .GS. Gábor Szabó: Lạc nội mạc tử cung sâu tại đoạn trực tràng – đại tràng sigma.
0/5
14.BS. Kolos Turtóczky Chẩn đoán MRI trong lạc nội mạc tử cung và lạc tuyến cơ tử cung
0/5
15. GS. Wouter Froyman Lạc tuyến cơ tử cung và hệ thống MUSA
0/5
16.GS. Stefano Guerriero Đánh giá siêu âm lạc nội mạc tử cung nông
0/5
17.Thảo luận GS.Gábor Szabó – BS. Kolos Turtóczky – GS. Wouter Froyman – GS. Stefano Guerriero
0/2
18.TS. Nina Cooper: Sử dụng siêu âm để đánh giá các bệnh lý buồng trứng phát sinh ở trẻ em.
0/2
19.Thảo luận GS. Nina Cooper – BS. Ruben Heremans
0/2
20.Dr. Ruben Heremans: Các mô hình dự đoán ung thư nội mạc tử cung.
0/2
21.GS.Jon Hyett Bất thường bánh nhau Có nên đánh giá bánh nhau ngay từ tam cá nguyệt I
0/5
22. GS Francesco D’Antonio: Vai trò siêu âm trong chẩn đoán phổ nhau cài răng lược Placenta A
0/5
23 . Thảo luận chuyên gia GS Hyett và GS D’Antonio
0/2
24 . GS Rabih Chaoui Các bất thường thận ở thai nhi
0/5
25.GS Marcin Wiechec Sàng lọc tim thai trong tam cá nguyệt I
0/5
26 . Dr. Jehan Karim: Sàng lọc dị tật thai nhi trong tam cá nguyệt thứ nhất
0/2
27.Thảo luận chuyên gia BS Karim, GS Wiechec, GS Chaoui và GS Kagan
0/2
28. GS Oliver Kagan : Đầu và mặt thai nhi Những bất thường không được phép bỏ sót trong tam cá nguyệt thứ 1
0/5
29.GS Shir Shinar Tối ưu hóa các mặt cắt sàng lọc đầu thai nhi nhằm phát hiện các dấu hiệu
0/5
30.Thảo luận chuyên gia GS Shinar, GS Kagan và GS Chaoui
0/2
31.GS Ashok Khurana Khảo sát hình thái thai nhi trong tam cá nguyệt II
0/5
32. GS Alexandros Sotiriadis : Các mẹo và kinh nghiệm thực hành siêu âm thai trong tam cá nguyệt I
0/5
33.Thảo luận chuyên gia : GS Sotiriadis và GS Khurana
0/2
34.GS Markus Hoopmann :Nhiễm Parvovirus B19 trong thai kỳ và thai nhi
0/5
35.GS Laurent Mandelbrot : Nhiễm Toxoplasma gondii trong thai kỳ
0/5
36 .GS Oliver Kagan : Nhiễm Cytomegalovirus CMV bẩm sinh
0/5
37. BS Monica Rebollo Polo : Vai trò cộng hưởng từ thai nhi MRI trong chẩn đoán các nhiễm trung
0/5
38 .Thảo luận chuyên gia Nhiễm trùng thai nhi Prof Mandelbrot, Dr Rebollo Polo, Prof Chaou
0/2
Video của Giáo sư Elisabeth Epstein trình bày về vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong tương lai của siêu âm phụ khoa, cụ thể là trong việc chẩn đoán và quản lý các khối u buồng trứng. Dưới đây là tóm tắt chi tiết các nội dung chính:
1. Bối cảnh và sự cần thiết của AI
- Thực trạng: Khối u buồng trứng rất phổ biến (ảnh hưởng đến khoảng 1/10 phụ nữ) và thường được phát hiện tình cờ. Việc chẩn đoán chính xác đóng vai trò quyết định vì không nên sinh thiết các tổn thương này để tránh nguy cơ gieo rắc tế bào ung thư.
- Hạn chế của phương pháp truyền thống: Việc đánh giá hiện phụ thuộc nhiều vào các chuyên gia siêu âm giàu kinh nghiệm. Tuy nhiên, đang có sự thiếu hụt các chuyên gia này, dẫn đến các can thiệp không cần thiết hoặc chẩn đoán ung thư bị trì hoãn.
- Tính chủ quan: Các hệ thống phân loại hiện tại (như IOTA, O-RADS) vẫn dựa trên đánh giá chủ quan và có sự khác biệt lớn giữa các người thực hiện.
2. Phát triển và Thử nghiệm Mô hình AI
- Công nghệ: Sử dụng mạng thần kinh sâu (Deep Learning) để học các mô hình phức tạp trực tiếp từ dữ liệu hình ảnh thô.
- Quá trình kiểm chứng:
- Nghiên cứu ban đầu (2005) cho thấy AI có hiệu suất chẩn đoán tương đương với các chuyên gia siêu âm giàu kinh nghiệm.
- Một nghiên cứu lớn đa trung tâm (được công bố trên Nature Medicine) thực hiện trên hơn 3.000 bệnh nhân tại 20 đơn vị ở 8 quốc gia, sử dụng 20 hệ thống siêu âm khác nhau.
- Hiệu suất vượt trội: Mô hình AI đạt diện tích dưới đường cong (AUC) là 0,93, với độ nhạy 85% và độ đặc hiệu 88%. Kết quả cho thấy AI vượt trội hơn cả các chuyên gia và những người ít kinh nghiệm.
3. Ưu điểm và Ứng dụng Lâm sàng
- Độ tin cậy: AI duy trì hiệu suất cao ngay cả trong những trường hợp mà con người cảm thấy khó khăn hoặc không chắc chắn. Bản đồ nhiệt (saliency maps) cho thấy AI tập trung vào các thành phần thực tế quan trọng như các phần đặc không đều và có mạch máu.
- Vai trò “Người đọc thứ hai”: Khi AI hỗ trợ các bác sĩ ít kinh nghiệm, nó giúp giảm 34% chẩn đoán sai và 63% các ca chuyển tuyến không cần thiết. Đối với các chuyên gia, AI giúp giảm 21% chẩn đoán sai.
- Quy trình quản lý đề xuất:
- AI dự đoán lành tính: Theo dõi siêu âm hoặc phẫu thuật (nếu có triệu chứng).
- AI không chắc chắn: Chuyển tuyến cho chuyên gia hoặc chụp MRI.
- AI dự đoán ác tính: Chuyển đến chuyên khoa ung thư sản phụ khoa.
4. Đào tạo và Tương lai
- Công cụ giáo dục: Nhóm nghiên cứu đã phát triển một ứng dụng di động (phối hợp với GE) chứa hơn 800 trường hợp để đào tạo bác sĩ. Kết quả thử nghiệm cho thấy bác sĩ sau khi luyện tập đã cải thiện đáng kể độ đặc hiệu (từ 70% lên 89%).
- Tầm nhìn tương lai:
- Phát triển các mô hình đa phương thức để phát hiện sớm và tiên lượng ung thư buồng trứng.
- Mở rộng AI sang các bệnh lý phụ khoa khác.
- Nghiên cứu sâu hơn về sự tương tác giữa con người và AI để hỗ trợ lâm sàng tốt nhất mà không làm giảm kỹ năng của bác sĩ.
Kết luận: AI không thay thế bác sĩ mà đóng vai trò trao quyền cho các nhà lâm sàng, giúp tiêu chuẩn hóa và nâng cao chất lượng chẩn đoán siêu âm phụ khoa trên quy mô lớn.
