Cardiac Auscultation Using Smartphones: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac auscultation is a cost-effective, noninvasive screening tool that can provide information about cardiovascular hemodynamics and disease. However, with advances in imaging and laboratory tests, the importance of cardiac auscultation is less appreciated in clinical practice. The widespread use of smartphones provides opportunities for nonmedical expert users to perform self-examination before hospital visits. OBJECTIVE: The objective of our study was to assess the feasibility of cardiac auscultation using smartphones with no add-on devices for use at the prehospital stage. METHODS: We performed a pilot study of patients with normal and pathologic heart sounds. Heart sounds were recorded on the skin of the chest wall using 3 smartphones: the Samsung Galaxy S5 and Galaxy S6, and the LG G3. Recorded heart sounds were processed and classified by a diagnostic algorithm using convolutional neural networks. We assessed diagnostic accuracy, as well as sensitivity, specificity, and predictive values. RESULTS: A total of 46 participants underwent heart sound recording. After audio file processing, 30 of 46 (65%) heart sounds were proven interpretable. Atrial fibrillation and diastolic murmur were significantly associated with failure to acquire interpretable heart sounds. The diagnostic algorithm classified the heart sounds into the correct category with high accuracy: Galaxy S5, 90% (95% CI 73%-98%); Galaxy S6, 87% (95% CI 69%-96%); and LG G3, 90% (95% CI 73%-98%). Sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were also acceptable for the 3 devices. CONCLUSIONS: Cardiac auscultation using smartphones was feasible. Discrimination using convolutional neural networks yielded high diagnostic accuracy. However, using the built-in microphones alone, the acquisition of reproducible and interpretable heart sounds was still a major challenge. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03273803; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03273803 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6x6g1fHIu).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».