Otolaryngology,耳鼻喉科

随着新算法的出现，更新文献并为耳鼻喉科医生提供人工智能在耳鼻喉科应用的综述至关重要。基于研究者团队既往在鼻息肉中应用人工智能的经验以及深度学习在耳鼻咽喉头颈外科中的应用综述，该系统评价旨在回顾当前基于图像的人工智能在耳鼻喉科应用中的相关研究，重点关注该领域的前景与局限性，并寻找未来研究的差距。

该系统评价的数据来源包括Web of Science、Embase、PubMed 和 Cochrane 图书馆。纳入2020 年 1 月至 2022 年 12 月期间发表的英文文献，并由两位独立作者筛选检索结果、提取数据并评估研究。共确定了 686 项研究。筛选标题和摘要后，对 325 项全文研究进行评估，其中 78 项研究纳入该系统评价（图1）。

图1 系统评价和荟萃分析的文献检索流程图

这些研究来自16个国家。其中，排名前三的国家分别是中国（n = 29）、韩国（n = 8）、美国（n = 7）和日本（n = 7）。最常见的领域是耳科（n = 35），其次是鼻科 （n = 20）、咽科（n = 18） 和头颈外科 （n = 5）。人工智能在耳科、鼻科、咽科及头颈外科的应用最多，主要包括慢性中耳炎（n = 9）、鼻息肉（n = 4）、喉癌（n = 12）和头颈鳞状细胞癌（n = 3）。人工智能在准确度、曲线下面积、灵敏度和特异性方面的整体表现分别为88.39%±9.78%、91.91%±6.70%、86.93%±11.59%和88.62%±14.03%。

该综述旨在强调基于图像的人工智能在耳鼻喉头颈手术中日益增长的应用。需要多中心协作，以确保数据可靠性、人工智能算法的持续优化以及融入真实世界临床实践。未来的研究应该考虑基于 3 维的人工智能（如3D外科人工智能）。

基于图像的人工智能在耳鼻咽喉头颈外科手术中前景广阔，并展示了该技术在需求和工作量不断增加的医疗环境中协助临床医生进行疾病诊断的潜力。未来的研究将受益于不同机构之间加强合作，以开发可靠且可推广的人工智能，从而将这项新技术从概念验证阶段带入现实世界的临床环境中。

在未来的研究中应用人工智能时，有几点需要特别注意。首先，该系统评价纳入的78 项研究的样本量从几例至数百例患者不等，其中 1 项研究仅包括 7 例患者。此外，仅6.4% （5/78）是多中心研究。因此，建议在未来的研究中应在从多个中心和不同人群获得的大量高质量数据集上对人工智能进行训练，以提高人工智能的稳定性和可靠性。其次，仅4项研究使用了公共数据库，其中 1 项研究提供了可供公众使用的人工智能平台。因此，有必要进一步规范平台和数据共享，减少不必要的人力物力浪费。第三，本综述的研究使用基于2D图像的AI模型来进行疾病的诊断和预后预测。然而，随着计算机技术和大数据的发展，必须考虑采用基于3D的AI并进行更广泛地使用（如3D外科AI教学）。此外，该综述仅纳入一项前瞻性研究，其他均为回顾性研究。前瞻性研究将有助于确定仅在实验室研究中无法预见的实际问题。未来研究应侧重于将真实世界的表现与当前实验室研究进行比较的前瞻性临床试验。

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Wu Q, Wang X, Liang G, Luo X, Zhou M, Deng H, Zhang Y, Huang X, Yang Q. Advances in Image-Based Artificial Intelligence in Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery: A Systematic Review. Otolaryngol Head Neck Surg. 2023 Jun 8. doi: 10.1002/ohn.391. Epub ahead of print. PMID: 37288505.