人工智能在儿科耳鼻喉科的应用：机遇与挑战的全面评述

作者及机构
本文由Nithya Navarathna（马里兰大学医学院耳鼻喉头颈外科）、Adway Kanhere（马里兰大学健康计算研究所）、Charlyn Gomez（马里兰大学医学院）及通讯作者Amal Isaiah（马里兰大学医学院耳鼻喉头颈外科、诊断放射学与核医学、儿科学系）共同完成，发表于《International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology》2025年7月刊。

主题与背景
本文是一篇系统性综述，聚焦人工智能（AI）和机器学习（ML）在儿科耳鼻喉科的临床转化潜力。儿科患者独特的生理与发育特征导致成人数据训练的AI模型难以直接适用，而儿童医疗数据稀缺进一步限制了技术发展。本文旨在梳理AI在儿科耳鼻喉科的现有应用（如中耳炎、腺样体肥大、儿童阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断与治疗），分析技术瓶颈（如算法偏见、数据不足），并提出未来研究方向。

主要观点与论据

1. AI在儿科耳鼻喉科诊断中的突破

   • 中耳炎（Otitis Media）：深度学习（Deep Learning, DL）模型通过卷积神经网络（CNN）分析耳镜图像，区分急性中耳炎（AOM）与渗出性中耳炎（OME）的准确率超过90%（传统医生诊断准确率约80%）。例如，Sundgaard等（2022）结合宽频鼓室测量数据与CNN算法，显著提升鉴别能力。
     
   • 腺样体肥大（Adenoid Hypertrophy）：基于侧位头影测量图像的CNN模型可自动评估腺样体大小，准确率接近资深放射科医师水平（如Zhao等2021年研究）。
     
   • 儿童阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）：单通道血氧数据训练的模型（如OxInet）可预测中重度OSA，灵敏度达99%，优于传统问卷筛查（60-75%）。
     

2. AI在手术辅助与远程医疗中的应用

   • 手术规划：Mask R-CNN模型可分割内耳道解剖标志（Dice系数>90%），辅助耳科手术；Crowson等（2021）开发的ML模型能术中实时预测鼓膜积液，优化鼓膜置管决策。
     
   • 远程医疗：智能手机耳镜结合CNN算法可实现OME居家监测（如Wu等2021年研究），减少非必要门诊；云端自动诊断系统（如Fang等2024年研究）提升了医疗可及性。
     

3. 大语言模型（LLM）的患者教育潜力
   ChatGPT生成的患儿家长教育材料在可读性与全面性上优于传统网络资源（Jongbloed与Grover 2024年研究），但需医生审核以纠正偶发错误。例如，针对扁桃体切除术的AI咨询可提供基础信息，但缺乏个体化建议。

4. 未来挑战与发展方向

   • 数据与算法瓶颈：成人数据训练的模型存在泛化性问题（如语音分析模型对儿童口音的偏差）；需通过联邦学习（Federated Learning）跨机构协作解决数据稀缺问题（如Guan等2024年提出的医学影像联邦学习框架）。
     
   • 可解释性：采用LIME（局部可解释模型无关解释）等技术增强AI决策透明度，例如通过特征重要性可视化辅助医生理解CNN的中耳炎分类依据。
     
   • 多模态整合：结合发育轨迹模型（如听力损失进展追踪）与 psychosocial因素（如患者行为数据），构建更全面的预测体系。
     

论文价值与意义
本文首次系统评估了AI在儿科耳鼻喉科的转化现状，提出技术落地的关键障碍（如伦理审查、数据标准化），并强调跨学科合作（如计算机科学与发育医学）的必要性。其核心贡献在于：
1. 临床指导：为开发者提供儿科特异性模型的设计原则（如联邦学习的数据隐私保护）；
2. 政策参考：呼吁建立儿童AI医疗的伦理审查框架；
3. 科研方向：指出发育轨迹建模与行为AI是未来重点。

亮点
- 跨学科融合：综合计算机视觉（如CNN）、自然语言处理（如LLM）与临床医学需求；
- 批判性分析：不仅总结成果，还揭露算法偏见（如肤色对影像分析的影响）与数据局限性；
- 前瞻性建议：提出“发育适应性AI”（Developmental Trajectory Modeling）等创新概念。

其他有价值内容
附录中的图表（如Figure 3的OME诊断流程）直观展示了DL模型从图像预处理到分类的全流程，可作为技术实现的参考模板；Table 1归纳的AI评估指标（如Dice系数、AUC-ROC）为同类研究提供了标准化评测框架。