Automated algorithms combining structure and function outperform general ophthalmologists in diagnosing glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test the ability of machine learning classifiers (MLCs) using optical coherence tomography (OCT) and standard automated perimetry (SAP) parameters to discriminate between healthy and glaucomatous individuals, and to compare it to the diagnostic ability of the combined structure-function index (CSFI), general ophthalmologists and glaucoma specialists. DESIGN: Cross-sectional prospective study. METHODS: Fifty eight eyes of 58 patients with early to moderate glaucoma (median value of the mean deviation = -3.44 dB; interquartile range, -6.0 to -2.4 dB) and 66 eyes of 66 healthy individuals underwent OCT and SAP tests. The diagnostic accuracy (area under the ROC curve-AUC) of 10 MLCs was compared to those obtained with the CSFI, 3 general ophthalmologists and 3 glaucoma specialists exposed to the same OCT and SAP data. RESULTS: The AUCs obtained with MLCs ranged from 0.805 (Classification Tree) to 0.931 (Radial Basis Function Network, RBF). The sensitivity at 90% specificity ranged from 51.6% (Classification Tree) to 82.8% (Bagging, Multilayer Perceptron and Support Vector Machine Gaussian). The CSFI had a sensitivity of 79.3% at 90% specificity, and the highest AUC (0.948). General ophthalmologists and glaucoma specialists' grading had sensitivities of 66.2% and 83.8% at 90% specificity, and AUCs of 0.879 and 0.921, respectively. RBF (the best MLC), the CSFI, and glaucoma specialists showed significantly higher AUCs than that obtained by general ophthalmologists (P<0.05). However, there were no significant differences between the AUCs obtained by RBF, the CSFI, and glaucoma specialists (P>0.25). CONCLUSION: Our findings suggest that both MLCs and the CSFI can be helpful in clinical practice and effectively improve glaucoma diagnosis in the primary eye care setting, when there is no glaucoma specialist available.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».