Machine learning predicts per-vessel early coronary revascularization after fast myocardial perfusion SPECT: results from multicentre REFINE SPECT registry
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To optimize per-vessel prediction of early coronary revascularization (ECR) within 90 days after fast single-photon emission computed tomography (SPECT) myocardial perfusion imaging (MPI) using machine learning (ML) and introduce a method for a patient-specific explanation of ML results in a clinical setting. METHODS AND RESULTS: A total of 1980 patients with suspected coronary artery disease (CAD) underwent stress/rest 99mTc-sestamibi/tetrofosmin MPI with new-generation SPECT scanners were included. All patients had invasive coronary angiography within 6 months after SPECT MPI. ML utilized 18 clinical, 9 stress test, and 28 imaging variables to predict per-vessel and per-patient ECR with 10-fold cross-validation. Area under the receiver operator characteristics curve (AUC) of ML was compared with standard quantitative analysis [total perfusion deficit (TPD)] and expert interpretation. ECR was performed in 958 patients (48%). Per-vessel, the AUC of ECR prediction by ML (AUC 0.79, 95% confidence interval (CI) [0.77, 0.80]) was higher than by regional stress TPD (0.71, [0.70, 0.73]), combined-view stress TPD (AUC 0.71, 95% CI [0.69, 0.72]), or ischaemic TPD (AUC 0.72, 95% CI [0.71, 0.74]), all P < 0.001. Per-patient, the AUC of ECR prediction by ML (AUC 0.81, 95% CI [0.79, 0.83]) was higher than that of stress TPD, combined-view TPD, and ischaemic TPD, all P < 0.001. ML also outperformed nuclear cardiologists' expert interpretation of MPI for the prediction of early revascularization performance. A method to explain ML prediction for an individual patient was also developed. CONCLUSION: In patients with suspected CAD, the prediction of ECR by ML outperformed automatic MPI quantitation by TPDs (per-vessel and per-patient) or nuclear cardiologists' expert interpretation (per-patient).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».