A Smartphone-Based Platform Assisted by Artificial Intelligence for Reading and Reporting Rapid Diagnostic Tests: Evaluation Study in SARS-CoV-2 Lateral Flow Immunoassays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid diagnostic tests (RDTs) are being widely used to manage COVID-19 pandemic. However, many results remain unreported or unconfirmed, altering a correct epidemiological surveillance. OBJECTIVE: Our aim was to evaluate an artificial intelligence-based smartphone app, connected to a cloud web platform, to automatically and objectively read RDT results and assess its impact on COVID-19 pandemic management. METHODS: Overall, 252 human sera were used to inoculate a total of 1165 RDTs for training and validation purposes. We then conducted two field studies to assess the performance on real-world scenarios by testing 172 antibody RDTs at two nursing homes and 96 antigen RDTs at one hospital emergency department. RESULTS: Field studies demonstrated high levels of sensitivity (100%) and specificity (94.4%, CI 92.8%-96.1%) for reading IgG band of COVID-19 antibody RDTs compared to visual readings from health workers. Sensitivity of detecting IgM test bands was 100%, and specificity was 95.8% (CI 94.3%-97.3%). All COVID-19 antigen RDTs were correctly read by the app. CONCLUSIONS: The proposed reading system is automatic, reducing variability and uncertainty associated with RDTs interpretation and can be used to read different RDT brands. The web platform serves as a real-time epidemiological tracking tool and facilitates reporting of positive RDTs to relevant health authorities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».