综述：人工智能在儿科耳鼻喉科中的应用：机遇与陷阱的最新进展

这篇综述系统探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）在儿科耳鼻喉科的变革潜力，涵盖诊断（如中耳炎、腺样体肥大）、手术辅助及远程医疗应用，同时指出数据短缺、算法偏见和模型可解释性等关键挑战，为未来研究方向（如联邦学习、发育轨迹建模）提供了前瞻性建议。

　　

人工智能在儿科耳鼻喉科的应用全景

诊断支持系统

深度学习（DL）中的卷积神经网络（CNN）在儿科耳鼻喉疾病诊断中表现卓越。例如，CNN分析鼓膜图像区分急性中耳炎（AOM）与分泌性中耳炎（OME）的准确率超90%，显著高于传统诊断的80%。递归神经网络（RNN）则通过智能手机视频耳镜动态识别病变特征。阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）的诊断也受益于AI，如OxiNet模型利用单通道血氧数据预测中重度OSA的准确率达99%，远超传统问卷（21%）。

手术与辅助决策

AI在耳科手术中实现精准解剖标志识别，如Mask R-CNN分割内耳道的Dice系数达0.9以上。术中实时预测OME的模型可辅助医生决策，减少不必要的置管操作。

远程医疗与患者教育

基于CNN的智能手机耳镜支持家庭OME监测，减少门诊负担。大型语言模型（LLM）如ChatGPT能生成易读的健康教育内容，但需医生审核以防“幻觉”信息误导。

未来方向与挑战

发育轨迹建模：整合多模态数据预测慢性病进展。
联邦学习：跨机构协作解决儿科数据稀缺问题，如喉镜图像标准化共享。
算法偏见：成人数据训练的模型在儿童中泛化性差，需针对性优化。
可解释性工具：LIME技术可视化AI决策逻辑，如喉镜检查中的关键病变区域提示。

结论

AI在儿科耳鼻喉科的精准诊疗、远程监护中潜力巨大，但需克服数据壁垒与伦理问题。未来需聚焦多中心协作、动态建模及心理社会因素整合，推动儿童专属AI解决方案落地。