Według nowego badania opublikowanego 16 sierpnia w Otolaryngology - Head and Neck Surgery, model zwany OtoDX był w ponad 95 procentach dokładny w diagnozowaniu infekcji ucha w zestawie 22 obrazów testowych w porównaniu z 65 procentami dokładności w grupie lekarzy. składający się z laryngologów, pediatrów i lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej, którzy przejrzeli te same obrazy.

Podczas testowania w zestawie danych obejmującym ponad 600 obrazów ucha wewnętrznego, model AI miał dokładność diagnostyczną ponad 80 procent, co stanowi znaczny skok w stosunku do średniej dokładności lekarzy zgłaszanych w literaturze medycznej.

Model wykorzystuje sztuczną inteligencję zwaną głębokim uczeniem i został zbudowany z setek zdjęć zebranych od dzieci przed poddaniem się operacji w Mass Eye and Ear z powodu nawracających infekcji ucha lub płynu w uszach.

Według autorów wyniki oznaczają duży krok w kierunku opracowania narzędzia diagnostycznego, które pewnego dnia będzie można wdrożyć w klinikach, aby pomóc lekarzom podczas oceny pacjentów.