Künstliche Intelligenz in der Otologie

Hintergrund In dieser Übersichtsarbeit untersuchten wir Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) in der Otologie. KI, die sich durch ihre Fähigkeit auszeichnet, Aufgaben ohne eine spezifische menschliche Programmierung auszuführen, gewinnt im medizinischen Bereich, einschließlich der Otologie, zunehmend an Bedeutung.

Methoden Grundlage der Arbeit waren klinische Originalstudien und Übersichtsarbeiten zum Thema KI in der Otologie. Die Suchstrategie bestand in der Abfrage der PubMed-Datenbank unter Verwendung spezifischer otologischer und KI-bezogener Schlüsselwörter. Von den ursprünglich 1.076 Ergebnissen wurden nach der Überprüfung der Titel und Abstracts 912 ausgeschlossen. Dies führte zu einer Auswahl von 164 Artikeln für das Volltextscreening, von denen 24 klinische Studien und zwei Übersichtsarbeiten abschließend zur Analyse einbezogen wurden.

Ergebnisse Am äußeren Ohr wurden KI-Anwendungen in erster Linie dazu benutzt, Anomalien der Ohrmuschel zu erkennen. Im Mittelohr lag der Schwerpunkt der Anwendung von KI auf der Otoskopie und der Radiologie. KI-Systeme wurden darauf trainiert verschiedene Mittelohr-Pathologien durch Bild-Analysen zu erkennen. Bezüglich des Innenohrs waren die Vestibularisdiagnostik und Audiologie wichtige Bereiche, in denen KI-Systeme angewendet wurden.

Diskussion In den meisten der untersuchten Studien wurde eine Vielzahl von unterschiedlichen KI-Modellen verwendet. Zu den Bewertungsmaßstäben gehörte die Genauigkeit, Präzision, Sensitivität, Spezifität und der F-Score. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Anwendungen das Potenzial haben, die Otologie durch Zeitersparnis, frühzeitige Ergebnisvorhersagen, Unterstützung der Telemedizin und Objektivierung von Befunden erheblich zu beeinflussen.

 

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Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
19. April 2024