EP07.08: Markers and intelligent agent driven early fetal echocardiography in lieu of the conventional views‐focused scanning method
Notice bibliographique
Résumé
To improve the congenital heart disease CHD screening process using dimensionality reduction in the identification of the 26 most common CHDs starting at 11-14week scan. Extracting features from a time-oriented, international registry of prenatal CHDs augmented with cases from the literature, we developed: 1) a database of the natural history of 26 types of CHDs with 112 possible morphologic and biometric markers 2) an Intelligent Agent using markers stratified by a) temporal natural history of the markers b) the strength of association (relevance) of each marker with any other marker across all the CHDs. The database was mostly focused on CHD identification in early gestation and data was obtained primarily by transvaginal sonography. A total of 56 markers fulfilled the diagnostic requirements for 26 CHDs and respectively 48 for 22 CHDs and 42 for 18 CHDs benefiting the most from intrauterine detection. When the first scan is performed by 14wks, the number of subsequent markers participating at the process at any GA was small thanks to constant agent weighing of requirements of markers to be evaluated by comparing strongly relevant features with weakly relevant but not redundant features versus weakly relevant and redundant features and irrelevant features. The result is a significantly reduced diagnostic requirement achievable by sonologists compared with the conventional views based effort. Markers and Intelligent Agent driven fetal cardiac screening allows focusing echocardiography on the most important combination of parameters targeting the earliest and most efficient diagnostic process of CHDs with the minimum effort. Conventional cardiac screening requires the sonologist to capture large amounts of information that may be irrelevant. Mathematically driven scanning includes dynamic instructions streamlining the acquisition of certain views when the yield is low. The use of TVS by 14 wks has the collateral benefit of a significantly reduced, targeted effort at the fetal echo at 18 to 20 wks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».