01
ทดสอบแนวคิดจากภาพสู่การจำแนก
การศึกษานี้ใช้วิดีโอมุม parasternal long axis หรือภาพหัวใจแนวยาวข้างกระดูกอก เปรียบเทียบกับค่า LVEF อ้างอิงจากรายงานแพทย์โรคหัวใจ โดย LVEF เป็นตัวชี้วัดการบีบตัวของหัวใจห้องล่างซ้าย คำถามคือ AI จะจัดกลุ่มการทำงานจากคลิปที่บันทึกผ่านมือถือได้เพียงใด
งานได้รับการตีพิมพ์ในวารสารศูนย์การศึกษาแพทยศาสตร์คลินิก โรงพยาบาลพระปกเกล้า ปี 2567 เล่ม 41 ฉบับ 2 หน้า 123–132 ผลหลักวัดความถูกต้องในการจำแนกคลิปวิดีโอ
แหล่งอ้างอิงและอ่านต่อ
02
จากคลิปที่ส่งเข้ามา สู่ชุดทดสอบ
ระหว่าง 1 พฤษภาคม–31 กรกฎาคม 2566 มีวิดีโอส่งเข้ามา 1,336 คลิป หลังคัดกรองเหลือ 923 คลิปที่ใช้ศึกษา เป็นคลิปยาว 5 วินาทีและมีค่า LVEF อ้างอิง
แบ่งข้อมูลเป็น 739 คลิปสำหรับฝึก และ 184 คลิปสำหรับทดสอบ ตัวเลขเหล่านี้นับเป็นคลิปวิดีโอ ไม่ใช่จำนวนผู้ป่วย
| ขั้นตอน | จำนวน | ความหมาย |
|---|---|---|
| ได้รับวิดีโอ | 1,336 คลิป | ก่อนคัดกรอง |
| ใช้ในชุดข้อมูล | 923 คลิป | หลังคัดกรอง |
| ฝึกระบบ | 739 คลิป | ข้อมูลสำหรับเรียนรู้ |
| ทดสอบระบบ | 184 คลิป | ฐานของผลรวม 96.2% |
แหล่งอ้างอิงและอ่านต่อ
03
ผลทดสอบนี้ครอบคลุมข้อมูลแบบใด
การศึกษาคัดออกทั้งคลิปที่คุณภาพไม่เหมาะสมและภาวะบางประเภท ได้แก่ ความผิดปกติของลิ้นหัวใจ โรคเยื่อหุ้มหัวใจ โรคหัวใจพิการแต่กำเนิด และ atrial fibrillation
ขอบเขตนี้สำคัญต่อการนำผลไปใช้ การประเมินในโรคหรือสภาพภาพที่ต่างออกไปยังต้องมีการทดสอบเพิ่มเติม โดยคำนึงถึงความแตกต่างของวิธีวัด LVEF อ้างอิงด้วย
แหล่งอ้างอิงและอ่านต่อ
04
ประเมินทั้งห้ากลุ่มและสามกลุ่ม
กระบวนการประกอบด้วยการคัดคุณภาพ เตรียมภาพ จำแนกด้วยโครงข่ายประสาท และรวมผลจากห้ากลุ่มเป็นสามกลุ่ม ได้แก่ Reduced EF, Mildly Reduced EF และ Preserved LV
ความแม่นยำอยู่ที่ 68.5% เมื่อจำแนกห้ากลุ่ม และ 96.2% เมื่อรวมเป็นสามกลุ่ม การลดจำนวนกลุ่มเปลี่ยนระดับความละเอียดของคำถามที่ระบบต้องตอบ
แหล่งอ้างอิงและอ่านต่อ
05
ผลรวมและจุดที่ยังทำได้ไม่ดีพอ
ระบบจำแนกสามกลุ่มถูกต้อง 177 จาก 184 คลิป ส่วน Mildly Reduced EF ถูกต้อง 12 จาก 17 คลิป หรือประมาณ 71% กลุ่มนี้มีตัวอย่างน้อยและเป็นจุดสำคัญสำหรับการปรับปรุง
รายละเอียดกลุ่ม Preserved LV ในบทคัดย่อไทยและอังกฤษไม่สอดคล้องกัน เราจึงแสดงเฉพาะตัวเลขที่ยืนยันตรงกัน และเก็บลิงก์บทความต้นฉบับไว้ให้ตรวจวิธีศึกษาเพิ่มเติม
| ตัวชี้วัด | จำนวนถูกต้อง / จำนวนทดสอบ | ค่าที่รายงาน |
|---|---|---|
| ความแม่นยำรวมสามกลุ่ม | 177 / 184 คลิป | 96.2% |
| Mildly Reduced EF | 12 / 17 คลิป | ประมาณ 71% |
แหล่งอ้างอิงและอ่านต่อ
06
สิ่งที่เราเรียนรู้และนำไปต่อยอด
ผลสนับสนุนความเป็นไปได้ของการคัดกรองจากภาพหน้าจออัลตราซาวด์ที่บันทึกด้วยมือถือ พร้อมระบุโจทย์กลุ่มกึ่งกลางที่ต้องพัฒนา งานถัดไปจึงต้องเพิ่มความหลากหลายของข้อมูลและช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจผล AI ได้ดีขึ้น
ผลการศึกษานี้เป็นฐานสำหรับการประเมินต่อในหลายบริบท ประโยชน์ต่อเวลา การส่งต่อ และผลลัพธ์ผู้ป่วยยังเป็นคำถามแยกที่ต้องศึกษา
แหล่งอ้างอิงและอ่านต่อ
SOURCE NOTES
แหล่งอ้างอิงและอ่านเพิ่มเติม
เนื้อหาโครงการเรียบเรียงและเผยแพร่โดยทีม EasyEF จากบันทึกการพัฒนา การนำเสนอ และผลศึกษาของโครงการ ลิงก์ภายในนำไปยังบทสรุปของทีม ไม่ใช่หลักฐานอิสระเพิ่มเติม งานตีพิมพ์เชื่อมไปยังวารสารต้นฉบับ และแต่ละการศึกษาระบุสถานะและข้อจำกัดไว้ในเนื้อหา
เปิดคลังข้อมูลและที่มา →