Evaluation of an Artificial Intelligence System for Retinopathy of Prematurity Screening in Nepal and Mongolia
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
Purpose To evaluate the performance of a deep learning (DL) algorithm for retinopathy of prematurity (ROP) screening in Nepal and Mongolia. Design Retrospective analysis of prospectively collected clinical data. Participants Clinical information and fundus images were obtained from infants in 2 ROP screening programs in Nepal and Mongolia. Methods Fundus images were obtained using the Forus 3nethra neo (Forus Health) in Nepal and the RetCam Portable (Natus Medical, Inc.) in Mongolia. The overall severity of ROP was determined from the medical record using the International Classification of ROP (ICROP). The presence of plus disease was determined independently in each image using a reference standard diagnosis. The Imaging and Informatics for ROP (i-ROP) DL algorithm was trained on images from the RetCam to classify plus disease and to assign a vascular severity score (VSS) from 1 through 9. Main Outcome Measures Area under the receiver operating characteristic curve and area under the precision-recall curve for the presence of plus disease or type 1 ROP and association between VSS and ICROP disease category. Results The prevalence of type 1 ROP was found to be higher in Mongolia (14.0%) than in Nepal (2.2%; P < 0.001) in these data sets. In Mongolia (RetCam images), the area under the receiver operating characteristic curve for examination-level plus disease detection was 0.968, and the area under the precision-recall curve was 0.823. In Nepal (Forus images), these values were 0.999 and 0.993, respectively. The ROP VSS was associated with ICROP classification in both datasets ( P < 0.001). At the population level, the median VSS was found to be higher in Mongolia (2.7; interquartile range [IQR], 1.3–5.4]) as compared with Nepal (1.9; IQR, 1.2–3.4; P < 0.001). Conclusions These data provide preliminary evidence of the effectiveness of the i-ROP DL algorithm for ROP screening in neonatal populations in Nepal and Mongolia using multiple camera systems and are useful for consideration in future clinical implementation of artificial intelligence–based ROP screening in low- and middle-income countries.
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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 | 0,009 | 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 | 0,001 |
| 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