Tóm tắt

Mục tiêu: Mô tả đặc điểm lâm sàng, cấu trúc - chức năng của glôcôm nguyên phát; đánh giá mối liên quan giữa mức độ tổn thương với đầu ra Cybersight AI; và xác định giá trị chẩn đoán của hệ thống tại ngưỡng mặc định 20% ở thời điểm ban đầu và lần tái khám sau 12 tháng.

Đối tượng, phương pháp: Nghiên cứu tiến cứu, quan sát dọc, một trung tâm, có thành phần đánh giá độ chính xác chẩn đoán, thực hiện từ tháng 12/2024 đến tháng 8/2026 tại Trung tâm Mắt, Bệnh viện Trung ương Huế. Phân tích ban đầu gồm 229 mắt của 121 bệnh nhân. Phân tích tái khám sau 12 tháng gồm 192 mắt của 100 bệnh nhân có dữ liệu cặp. Chuẩn tham chiếu tích hợp khám chuyên khoa, đánh giá gai thị, OCT RNFL và thị trường Humphrey 24-2. Cybersight AI phân tích ảnh màu đáy mắt; điểm ≥20% được phân loại dương tính. GEE và bootstrap 5.000 lần theo cụm bệnh nhân được sử dụng để xử lý tương quan giữa hai mắt.

Kết quả: Tại thời điểm ban đầu, có 133/229 mắt glôcôm (58,1%) và 96/229 mắt không glôcôm. Theo biến phân loại trong bảng số liệu, 63/133 mắt glôcôm là góc đóng (47,4%) và 70/133 là góc mở (52,6%). Nhóm glôcôm có MD và VFI thấp hơn, PSD và VCDR cao hơn, RNFL mỏng hơn và điểm Cybersight AI cao hơn nhóm không glôcôm. Tại ngưỡng 20%, Cybersight AI có độ nhạy 51,9% (KTC 95%: 41,9-61,8), độ đặc hiệu 90,6% (83,8-96,4), PPV 88,5%, NPV 57,6%, độ chính xác 68,1% và AUC 0,744. Tỷ lệ AI dương tính tăng từ 29,4% ở bệnh nhẹ lên 73,7% ở bệnh nặng. Trong 192 mắt có dữ liệu cặp, độ nhạy tăng lên 57,8%, độ đặc hiệu giảm còn 80,7%, trong khi AUC không thay đổi có ý nghĩa.

Kết luận: Cybersight AI tại ngưỡng 20% có độ đặc hiệu cao nhưng độ nhạy còn hạn chế trong phát hiện glôcôm nguyên phát. Hệ thống nhận diện tốt hơn khi tổn thương cấu trúc - chức năng nặng hơn. Kết quả âm tính không đủ để loại trừ glôcôm; phân tích tái khám sau 12 tháng mang tính thăm dò và không thay thế đánh giá tiến triển chuẩn hóa.