Logo Tạp chí Khoa học Nghiên cứu Sức khỏe và Phát triển

Tạp chí Khoa học Nghiên cứu Sức khỏe và Phát triển

Journal of Health and Development Studies (JHDS)

Tiếng Việt / English

ISSN (Print): p-ISSN 2588-1442

ISSN (Electronic): e-ISSN 3126-3089

https://jhds.edu.vn/vn

  • Trang chủ
    • Giới thiệu
    • Phạm vi xuất bản
    • Hội đồng biên tập
    • Hội đồng tư vấn
    • Liên hệ
  • Số mới nhất
  • Đã xuất bản
    • Tạp chí online
    • Tạp chí in
  • Dành cho tác giả
    • Hướng dẫn gửi bài
    • Trình bày bản thảo
    • Quy trình phản biện
    • Đạo đức xuất bản
  • Thông báo
  • Tin tức & Sự kiện
  • Liên kết hữu ích
Trang chủ > Tập 10, số 7V-2026 > Tổng quan các mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong suy luận mật độ xương từ hình ảnh X-quang

Tổng quan các mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong suy luận mật độ xương từ hình ảnh X-quang

  • Mã bài báo : SKPT_26_094_V
  • Ngày xuất bản : 09/09/2026
  • Số trang : 1-18
  • Tác giả : Bùi Mỹ Hạnh
  • Lượt xem : ( 62 )

Danh sách tác giả (*)

  • Bùi Mỹ Hạnh 1 - Trường Đại học Y Hà Nội
  • Nguyễn Thị Thùy Trang 2 - Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
  • Nguyễn Tất Hậu 3 - Trường Đại học Y Hà Nội
  • Nguyễn Quang Trung 4 - Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
  • Đoàn Sinh Đức 5 - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
  • Khuất Thị Ngọc Ánh - Trường Đại học Công nghệ giao thông vận tải

Mục tiêu: Tổng quan đặc điểm và hiệu năng chẩn đoán của các mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI)  trong suy luận mật độ xương từ hình ảnh X-quang.

Phương pháp tổng quan: Tổng quan phạm vi (scoping review) theo PRISMA-ScR; tìm kiếm trên PubMed, Google Scholar được công bố từ 12/2015 đến 12/2025; đưa vào nghiên cứu gốc đánh giá hiệu năng của các mô hình ứng dụng AI trong suy luận mật độ xương từ X-quang đối chiếu với DXA.

Kết quả: 30 nghiên cứu được phân tích. Vị trí chụp phổ biến gồm X-quang ngực (30%), cột sống thắt lưng (26,7%) và khớp háng (26,7%). ResNet (15/30) và CNN (10/30) được sử dụng nhiều nhất. Hiệu năng các mô hình đạt: diện tích dưới đường cong ROC (AUC) 0,84-0,97, độ nhạy 84-97%, độ đặc hiệu 74-98%. 23/30 nghiên cứu chưa có xác thực ngoài và hầu như chưa tích hợp bệnh án điện tử (EMR).

Kết luận và khuyến nghị: Các mô hình ứng dụng AI suy luận mật độ xương từ hình ảnh X-quang cho thấy hiệu năng chẩn đoán cao (AUC 0,84-0,97) trong đó ResNet và CNN là các mô hình được sử dụng nhiều nhất. Phần lớn nghiên cứu chưa có xác thực ngoài và chưa tích hợp EMR.

  • DOI : https://doi.org/10.38148/JHDS.107V/SKPT_26_094_V
  • Chủ đề : Chẩn đoán hình ảnh, thăm dò chức năng
  • Loại bài báo : Tổng quan
  • Chuyên nghành : Chuyên Ngành Y

File toàn văn

Chưa có mã code, vui lòng liên hệ để nhận mã theo số điện thoại : 0246 266 3024 - Email : jhds@huph.edu.vn

  • Thông tin liên hệ : Nguyễn Thị Thùy Trang
  • Email : thuytrang.efrance@gmail.com
  • Địa chỉ : Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
  • Từ khóa :
  • Mật độ xương
  • loãng xương
  • X-quang
  • trí tuệ nhân tạo
  • học sâu
  • học máy

Bài báo liên quan

  • Tổng quan các mô hình ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong suy luận mật độ xương từ hình ảnh X-quang
  • Suy dinh dưỡng theo tiêu chí GLIM và các yếu tố liên quan ở người bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính nội trú tại Bệnh viện Thống Nhất năm 2026
  • Đánh giá nguy cơ tim mạch trên cán bộ nhân viên Bệnh viện E năm 2026 bằng thang điểm SCORE_VN/SCORE_VNDM2
  • Thực trạng tuân thủ điều trị dùng thuốc ở người bệnh đồng mắc tăng huyết áp và đái tháo đường típ 2 tại Bệnh viện Lê VănThịnh, Thành phố Hồ Chí Minh
  • Đặc điểm lâm sàng và mô bệnh học ở bệnh nhân dị sừng Darier tại Bệnh viện Da liễu Trung ương, giai đoạn 2024–2026
  • So sánh hiệu quả các phương pháp hiệu chỉnh số lượng tiểu cầu trong các trường hợp tiểu cầu kết cụm
  • Đánh giá chương trình chuyển đổi kháng sinh từ đường tiêm sang đường uống tại Khoa Điều trị tự nguyện - Bệnh viện Nhi Trung ương
  • Tình trạng kháng kháng sinh của vi khuẩn gây nhiễm khuẩn tiết niệu ở trẻ sơ sinh tại Bệnh viện Nhi trung ương
  • Đặc điểm và nguyên nhân tăng enzyme creatine kinase ở bệnh nhi nặng tại khoa Hồi sức cấp cứu Bệnh viện Nhi Trung ương
  • Tính nhạy cảm kháng sinh và kết quả điều trị viêm phổi phế cầu ở trẻ em tại Trung tâm Hô hấp - Bệnh viện Nhi Trung ương 2024-2025
  • Khảo sát kiến thức, thái độ, thực hành về tuân thủ phòng ngừa nhiễm khuẩn của nhân viên y tế các khoa Điều trị tích cực tại Bệnh viện Nhi Trung ương năm 2025
  • Sự hài lòng của người bệnh ngoại trú và một số yếu tố ảnh hưởng tại Phòng khám da liễu Skinone năm 2025
  • Chất lượng dịch vụ chăm sóc người bệnh nội trú tại Trung tâm Y tế Phú Quốc năm 2021 và một số yếu tố liên quan
  • Khảo sát chất lượng cuộc sống của bệnh nhân lạc nội mạc tử cung bằng bộ câu hỏi EHP-30 tại Bệnh viện Phụ Sản Hà Nội năm 2026

Danh mục khác

Thông báo
Tin tức & Sự kiện
Liên kết hữu ích

Bài viết mới nhất

Tự hào 81 năm Cách mạng Tháng Tám thành công
Tập huấn ứng dụng AI Claude trong triển khai hoạt động học thuật
Tạp chí Khoa học Nghiên cứu Sức khỏe và Phát triển được cấp mã số ISSN cho các phiên bản xuất bản tiếng Việt và tiếng Anh cho các phiên bản in và điện tử
Useful Resources for Researchers
Thư mời gửi bài cho số báo Tiếng Anh -Tập 10, Số 5 (Tháng 8 năm 2026)

Bài viết nổi bật

Phần mềm dùng trong xử lý và phân tích số liệu được nhiều người sử dụng
Phần mềm dùng trong tìm kiếm, quản lý và trích dẫn tài liệu tham khảo Endnote
Tạp chí Khoa học Nghiên cứu Sức khỏe và Phát triển, Trường Đại học Y tế công cộng mời gửi bài báo khoa học
  • Tìm kiếm nâng cao
Tạp chí Khoa học Nghiên cứu Sức khỏe và Phát triển

Tạp chí Khoa học Nghiên cứu Sức khỏe và Phát triển (JHDS)

Đơn vị chủ quản: Trường Đại học Y tế công cộng

Điểm Hội đồng Giáo sư Nhà nước: 1.0

DOI: 10.38148

Chia sẻ

Tổng biên tập: PGS.TS. Nguyễn Ngọc Bích

Giấy phép hoạt động Tạp chí: Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch

Giấy phép số 38/GP-BVHTTDL, cấp ngày 19 tháng 5 năm 2025

Địa chỉ: Số 1A Đức Thắng, phường Đông Ngạc, Hà Nội

 jhds@huph.edu.vn;   0328583199

Đang online: 2  |  Hôm nay: 835  |  Hôm qua: 1,617  |  Tháng này: 5,951  |  Tổng truy cập: 72,159