Machine learning prediction of atrial fibrillation in cardiovascular patients using cardiac magnetic resonance and electronic health information
Notice bibliographique
Résumé
Background: Atrial fibrillation (AF) is a commonly encountered cardiac arrhythmia associated with morbidity and substantial healthcare costs. While patients with cardiovascular disease experience the greatest risk of new-onset AF, no risk model has been developed to predict AF occurrence in this population. We hypothesized that a patient-specific model could be delivered using cardiovascular magnetic resonance (CMR) disease phenotyping, contextual patient health information, and machine learning. Methods: Nine thousand four hundred forty-eight patients referred for CMR imaging were enrolled and followed over a 5-year period. Seven thousand, six hundred thirty-nine had no prior history of AF and were eligible to train and validate machine learning algorithms. Random survival forests (RSFs) were used to predict new-onset AF and compared to Cox proportional-hazard (CPH) models. The best performing features were identified from 115 variables sourced from three data domains: (i) CMR-based disease phenotype, (ii) patient health questionnaire, and (iii) electronic health records. We evaluated discriminative performance of optimized models using C-index and time-dependent AUC (tAUC). Results: A RSF-based model of 20 variables (CIROC-AF-20) delivered an overall C-index of 0.78 for the prediction of new-onset AF with respective tAUCs of 0.80, 0.79, and 0.78 at 1-, 2- and 3-years. This outperformed a novel CPH-based model and historic AF risk scores. At 1-year of follow-up, validation cohort patients classified as high-risk of future AF by CIROC-AF-20 went on to experience a 17.3% incidence of new-onset AF, being 24.7-fold higher risk than low risk patients. Conclusions: Using phenotypic data available at time of CMR imaging we developed and validated the first described risk model for the prediction of new-onset AF in patients with cardiovascular disease. Complementary value was provided by variables from patient-reported measures of health and the electronic health record, illustrating the value of multi-domain phenotypic data for the prediction of AF.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».