Đánh giá hiệu quả của ứng dụng AI trong phân tích kết quả kháng sinh đồ phương pháp Kirby-Bauer so với phương pháp đo truyền thống - Nguyễn, Hoàng Bách; Ung, Thị Thuỷ; Thái, Khắc Trường; Đinh, Thị Hải; Trần, Thị Quỳnh Tâm (Tạp chí Y Dược Huế, 2025)
Đặt vấn đề: Phương pháp Kirby-Bauer là kỹ thuật phổ biến để đánh giá độ nhạy kháng sinh của vi khuẩn dựa trên đường kính vùng ức chế. Tuy nhiên, việc đo thủ công tiêu tốn nhiều thời gian. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép tự động hoá quy trình phân tích hình ảnh, giảm thiểu yếu tố chủ quan và nâng cao hiệu suất. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trên 608 ảnh kháng sinh đồ của năm loài vi khuẩn thường gặp: Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa, Klebsiella pneumoniae và Acinetobacter baumannii. Mỗi đĩa có 4-6 kháng sinh, ảnh chụp bằng điện thoại thông minh trong điều kiện ánh sáng tiêu chuẩn trong hộp chụp ảnh DDr box. Dữ liệu thu được được phân tích bởi mô hình AI nhận diện nhãn kháng sinh và đo đường kính vùng ức chế, so sánh với kết quả đo thủ công bằng thước kỹ thuật. Kết quả: AI đạt độ chính xác nhận diện nhãn kháng sinh lần đầu 97%, tăng lên 99,6% sau khi tinh chỉnh (fine-tuning). Độ chính xác trong đo đường kính vùng ức chế nhìn chung khá cao, nhưng vẫn ghi nhận sai lệch ở một số trường hợp chồng lấn vòng vô khuẩn hoặc biên giới không rõ. Thời gian xử lý trung bình của AI thấp hơn đáng kể so với đo thủ công. Cơ chế kết hợp “Human-In-The-Loop” (HITL) giúp phát hiện sớm và giảm thiểu sai số. Kết luận: Việc ứng dụng AI trong phân tích kháng sinh đồ Kirby-Bauer cho thấy tiềm năng nâng cao hiệu quả chẩn đoán, tiết kiệm thời gian và giảm sai sót so với phương pháp thủ công. Kết hợp HITL và tinh chỉnh mô hình là giải pháp quan trọng nhằm duy trì tính chính xác, đồng thời mở rộng khả năng triển khai trong các đơn vị xét nghiệm.