NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG LẬP CÔNG THỨC NHIỄM SẮC THỂ Ở NGƯỜI

Tóm tắt

Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả của phần mềm trí tuệ nhân tạo trong lập công thức nhiễm sắc thể (NST) ở người. Phương pháp nghiên cứu: Mô tả cắt ngang. Kết quả: Nghiên cứu trên 237 hình ảnh cụm NST tương ứng với 10841 hình ảnh NST đơn lẻ kì giữa nhuộm băng Giemsa của các bệnh nhân làm xét nghiệm NST đồ từ máu ngoại vi tại Trung tâm Di truyền lâm sàng- Bệnh viện Đại học Y Hà Nội từ tháng 6/2023 đến tháng 8/2024 trong đánh giá hiệu quả phân loại và phân cực NST tự động của phần mềm trí tuệ nhân tạo cho thấy, độ chính xác phân loại NST là 95,9%, độ chính xác phân loại NST trung bình trên một cụm NST là 95,9 ± 4,1%. F1-score, Recall và Precision phân loại NST lần lượt là 94,59%, 93,85% và 96,16%. Độ chính xác phân cực NST là 98,7%, độ chính xác phân cực NST trung bình trên một cụm NST là 98,74 ± 1,99%. Kết luận: Phần mềm trí tuệ trong nghiên cứu có mô hình phân loại và phân cực NST tốt, có thể ứng dụng hỗ trợ làm giảm công sức cho người thực hiện xét nghiệm NST đồ