Explainable Deep Learning Improves Physician Interpretation of Myocardial Perfusion Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence may improve accuracy of myocardial perfusion imaging (MPI) but will likely be implemented as an aid to physician interpretation rather than an autonomous tool. Deep learning (DL) has high standalone diagnostic accuracy for obstructive coronary artery disease (CAD), but its influence on physician interpretation is unknown. We assessed whether access to explainable DL predictions improves physician interpretation of MPI. <b>Methods:</b> We selected a representative cohort of patients who underwent MPI with reference invasive coronary angiography. Obstructive CAD, defined as stenosis ≥50% in the left main artery or ≥70% in other coronary segments, was present in half of the patients. We used an explainable DL model (CAD-DL), which was previously developed in a separate population from different sites. Three physicians interpreted studies first with clinical history, stress, and quantitative perfusion, then with all the data plus the DL results. Diagnostic accuracy was assessed using area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC). <b>Results:</b> In total, 240 patients with a median age of 65 y (interquartile range 58–73) were included. The diagnostic accuracy of physician interpretation with CAD-DL (AUC 0.779) was significantly higher than that of physician interpretation without CAD-DL (AUC 0.747, <i>P</i> = 0.003) and stress total perfusion deficit (AUC 0.718, <i>P</i> < 0.001). With matched specificity, CAD-DL had higher sensitivity when operating autonomously compared with readers without DL results (<i>P</i> < 0.001), but not compared with readers interpreting with DL results (<i>P</i> = 0.122). All readers had numerically higher accuracy with CAD-DL, with AUC improvement 0.02–0.05, and interpretation with DL resulted in overall net reclassification improvement of 17.2% (95% CI 9.2%–24.4%, <i>P</i> < 0.001). <b>Conclusion:</b> Explainable DL predictions lead to meaningful improvements in physician interpretation; however, the improvement varied across the readers, reflecting the acceptance of this new technology. This technique could be implemented as an aid to physician diagnosis, improving the diagnostic accuracy of MPI.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».