Artificial intelligence and amniotic fluid multiomics: prediction of perinatal outcome in asymptomatic women with short cervix
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the application of artificial intelligence (AI), i.e. deep learning and other machine-learning techniques, to amniotic fluid (AF) metabolomics and proteomics, alone and in combination with sonographic, clinical and demographic factors, in the prediction of perinatal outcome in asymptomatic pregnant women with short cervical length (CL). METHODS: AF samples, which had been obtained in the second trimester from asymptomatic women with short CL (< 15 mm) identified on transvaginal ultrasound, were analyzed. CL, funneling and the presence of AF 'sludge' were assessed in all cases close to the time of amniocentesis. A combination of liquid chromatography coupled with mass spectrometry and proton nuclear magnetic resonance spectroscopy-based metabolomics, as well as targeted proteomics analysis, including chemokines, cytokines and growth factors, was performed on the AF samples. To determine the robustness of the markers, we used six different machine-learning techniques, including deep learning, to predict preterm delivery < 34 weeks, latency period prior to delivery < 28 days after amniocentesis and requirement for admission to a neonatal intensive care unit (NICU). Omics biomarkers were evaluated alone and in combination with standard sonographic, clinical and demographic factors to predict outcome. Predictive accuracy was assessed using the area under the receiver-operating characteristics curve (AUC) with 95% CI, sensitivity and specificity. RESULTS: Of the 32 patients included in the study, complete omics, demographic and clinical data and outcome information were available for 26. Of these, 11 (42.3%) patients delivered ≥ 34 weeks, while 15 (57.7%) delivered < 34 weeks. There was no statistically significant difference in CL between these two groups (mean ± SD, 11.2 ± 4.4 mm vs 8.9 ± 5.3 mm, P = 0.31). Using combined omics, demographic and clinical data, deep learning displayed good to excellent performance, with an AUC (95% CI) of 0.890 (0.810-0.970) for delivery < 34 weeks' gestation, 0.890 (0.790-0.990) for delivery < 28 days post-amniocentesis and 0.792 (0.689-0.894) for NICU admission. These values were higher overall than for the other five machine-learning methods, although each individual machine-learning technique yielded statistically significant prediction of the different perinatal outcomes. CONCLUSIONS: This is the first study to report use of AI with AF proteomics and metabolomics and ultrasound assessment in pregnancy. Machine learning, particularly deep learning, achieved good to excellent prediction of perinatal outcome in asymptomatic pregnant women with short CL in the second trimester. Copyright © 2018 ISUOG. Published by John Wiley & Sons Ltd.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».