Predictive modeling of proliferative vitreoretinopathy using automated machine learning by ophthalmologists without coding experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to assess the feasibility of machine learning (ML) algorithm design to predict proliferative vitreoretinopathy (PVR) by ophthalmologists without coding experience using automated ML (AutoML). The study was a retrospective cohort study of 506 eyes who underwent pars plana vitrectomy for rhegmatogenous retinal detachment (RRD) by a single surgeon at a tertiary-care hospital between 2012 and 2019. Two ophthalmologists without coding experience used an interactive application in MATLAB to build and evaluate ML algorithms for the prediction of postoperative PVR using clinical data from the electronic health records. The clinical features associated with postoperative PVR were determined by univariate feature selection. The area under the curve (AUC) for predicting postoperative PVR was better for models that included pre-existing PVR as an input. The quadratic support vector machine (SVM) model built using all selected clinical features had an AUC of 0.90, a sensitivity of 63.0%, and a specificity of 97.8%. An optimized Naïve Bayes algorithm that did not include pre-existing PVR as an input feature had an AUC of 0.81, a sensitivity of 54.3%, and a specificity of 92.4%. In conclusion, the development of ML models for the prediction of PVR by ophthalmologists without coding experience is feasible. Input from a data scientist might still be needed to tackle class imbalance-a common challenge in ML classification using real-world clinical data.
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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 | 0,001 |
| 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 découle