Evaluation of machine learning–driven automated Kleihauer‐Betke counting: A method comparison study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Kleihauer-Betke (KB) test is the diagnostic standard for the quantification of fetomaternal hemorrhage (FMH). Manual analysis of KB slides suffers from inter-observer and inter-laboratory variability and low efficiency. Flow cytometry provides accurate quantification of FMH with high efficiency but is not available in all hospitals or at all times. We have developed an automated KB counting system that uses machine learning to identify and distinguish fetal and maternal red blood cells (RBCs). In this study, we aimed to evaluate and compare the accuracy, precision, and efficiency of the automated KB counting system with manual KB counting and flow cytometry. METHODS: The ratio of fetal RBCs of the same blood sample was quantified by manual KB counting, automated KB counting, and flow cytometry, respectively. Forty patients were enrolled in this comparison study. RESULTS: Comparing the automated KB counting system with flow cytometry, the mean bias in measuring the ratio of fetal RBCs was 0.0048%, with limits of agreement ranging from -0.22% to 0.23%. Using flow cytometry results as a benchmark, results of automated KB counting were more accurate than those from manual counting, with a lower mean bias and narrower limits of agreement. The precision of automated KB counting was higher than that of manual KB counting (intraclass correlation coefficient 0.996 vs 0.79). The efficiency of automated KB counting was 200 times that of manual counting by the certified technologists. CONCLUSION: Automated KB counting provides accurate and precise FMH quantification results with high efficiency.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».