(untitled) (Tạp chí Y học Cộng đồng, 2026)
Mục tiêu: So sánh giá trị hỗ trợ chẩn đoán ung thư biểu mô tế bào đáy (BCC) của dermoscopy và trí tuệ nhân tạo (AI – mạng nơron tích chập, mô hình StackNet). Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang tiến cứu trên 110 bệnh nhân có tổn thương nghi ngờ BCC trên lâm sàng tại Bệnh viện Da liễu Trung ương. Kết quả: Dermoscopy có độ nhạy 91,4% và độ đặc hiệu 73,7% trong chẩn đoán BCC, giúp nâng cao độ chính xác so với thăm khám lâm sàng đơn thuần; trong 124 tổn thương nghi ngờ trên lâm sàng, dermoscopy xác định đúng 96/105 tổn thương BCC thực sự. Trí tuệ nhân tạo (StackNet) cho độ nhạy 94,3% và độ đặc hiệu 78,9%, xác định đúng 99/105 tổn thương BCC, cho thấy hiệu quả hỗ trợ chẩn đoán cao hơn so với đánh giá lâm sàng bằng mắt thường. Giá trị hỗ trợ chẩn đoán của dermoscopy (AUROC = 0,826) và AI (AUROC = 0,866) đều ở mức tốt. Sự khác biệt trung bình về AUROC giữa hai phương pháp là 0,04; phép kiểm DeLong cho thấy sự khác biệt này không có ý nghĩa thống kê (p > 0,05). Kết luận: Dermoscopy và trí tuệ nhân tạo (AI) đều nâng cao khả năng chẩn đoán của ung thư biểu mô tế bào đáy so với khám lâm sàng bằng mắt thường đơn thuần. Độ nhạy, độ đặc hiệu của AI trong chẩn đoán ung thư biểu mô tế bào đáy có giá trị cao. Giá trị hỗ trợ chẩn đoán BCC của dermoscopy và AI tương đương nhau và đều ở mức tốt, sự khác biệt giữa hai phương pháp không có ý nghĩa thống kê.