A Machine-Learning Framework to Identify Distinct Phenotypes of Aortic Stenosis Severity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The authors explored the development and validation of machine-learning models for augmenting the echocardiographic grading of aortic stenosis (AS) severity. BACKGROUND: In AS, symptoms and adverse events develop secondarily to valvular obstruction and left ventricular decompensation. The current echocardiographic grading of AS severity focuses on the valve and is limited by diagnostic uncertainty. METHODS: Using echocardiography (ECHO) measurements (ECHO cohort, n = 1,052), we performed patient similarity analysis to derive high-severity and low-severity phenogroups of AS. We subsequently developed a supervised machine-learning classifier and validated its performance with independent markers of disease severity obtained using computed tomography (CT) (CT cohort, n = 752) and cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging (CMR cohort, n = 160). The classifier's prognostic value was further validated using clinical outcomes (aortic valve replacement [AVR] and death) observed in the ECHO and CMR cohorts. RESULTS: In 1,964 patients from the 3 multi-institutional cohorts, 1,346 (68%) subjects had either nonsevere or discordant AS severity. Machine learning identified 1,117 (57%) patients as having high-severity and 847 (43%) as having low-severity AS. High-severity patients in CT and CMR cohorts had higher valve calcium scores and left ventricular mass and fibrosis, respectively than the low-severity group. In the ECHO cohort, progression to AVR and progression to death in patients who did not receive AVR was faster in the high-severity group. Compared with the conventional classification of disease severity, machine-learning-based severity classification improved discrimination (integrated discrimination improvement: 0.07; 95% confidence interval: 0.02 to 0.12) and reclassification (net reclassification improvement: 0.17; 95% confidence interval: 0.11 to 0.23) for the outcome of AVR at 5 years. For both ECHO and CMR cohorts, we observed prognostic value of the machine-learning classifications for subgroups with asymptomatic, nonsevere or discordant AS. CONCLUSIONS: Machine learning can integrate ECHO measurements to augment the classification of disease severity in most patients with AS, with major potential to optimize the timing of AVR.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».