Comparison of error rates between four pretrained DenseNet convolutional neural network models and 13 board‐certified veterinary radiologists when evaluating 15 labels of canine thoracic radiographs
Notice bibliographique
Résumé
Convolutional neural networks (CNNs) are commonly used as artificial intelligence (AI) tools for evaluating radiographs, but published studies testing their performance in veterinary patients are currently lacking. The purpose of this retrospective, secondary analysis, diagnostic accuracy study was to compare the error rates of four CNNs to the error rates of 13 veterinary radiologists for evaluating canine thoracic radiographs using an independent gold standard. Radiographs acquired at a referral institution were used to evaluate the four CNNs sharing a common architecture. Fifty radiographic studies were selected at random. The studies were evaluated independently by three board-certified veterinary radiologists for the presence or absence of 15 thoracic labels, thus creating the gold standard through the majority rule. The labels included "cardiovascular," "pulmonary," "pleural," "airway," and "other categories." The error rates for each of the CNNs and for 13 additional board-certified veterinary radiologists were calculated on those same studies. There was no statistical difference in the error rates among the four CNNs for the majority of the labels. However, the CNN's training method impacted the overall error rate for three of 15 labels. The veterinary radiologists had a statistically lower error rate than all four CNNs overall and for five labels (33%). There was only one label ("esophageal dilation") for which two CNNs were superior to the veterinary radiologists. Findings from the current study raise numerous questions that need to be addressed to further develop and standardize AI in the veterinary radiology environment and to optimize patient care.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».