Clinical Validation of an Artificial Intelligence–Based Tool for Automatic Estimation of Left Ventricular Ejection Fraction and Strain in Echocardiography: Protocol for a Two-Phase Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Echocardiography (ECHO) is a type of ultrasonographic procedure for examining the cardiac function and morphology, with functional parameters of the left ventricle (LV), such as the ejection fraction (EF) and global longitudinal strain (GLS), being important indicators. Estimation of LV-EF and LV-GLS is performed either manually or semiautomatically by cardiologists and requires a nonnegligible amount of time, while estimation accuracy depends on scan quality and the clinician's experience in ECHO, leading to considerable measurement variability. OBJECTIVE: The aim of this study is to externally validate the clinical performance of a trained artificial intelligence (AI)-based tool that automatically estimates LV-EF and LV-GLS from transthoracic ECHO scans and to produce preliminary evidence regarding its utility. METHODS: This is a prospective cohort study conducted in 2 phases. ECHO scans will be collected from 120 participants referred for ECHO examination based on routine clinical practice in the Hippokration General Hospital, Thessaloniki, Greece. During the first phase, 60 scans will be processed by 15 cardiologists of different experience levels and the AI-based tool to determine whether the latter is noninferior in LV-EF and LV-GLS estimation accuracy (primary outcomes) compared to cardiologists. Secondary outcomes include the time required for estimation and Bland-Altman plots and intraclass correlation coefficients to assess measurement reliability for both the AI and cardiologists. In the second phase, the rest of the scans will be examined by the same cardiologists with and without the AI-based tool to primarily evaluate whether the combination of the cardiologist and the tool is superior in terms of correctness of LV function diagnosis (normal or abnormal) to the cardiologist's routine examination practice, accounting for the cardiologist's level of ECHO experience. Secondary outcomes include time to diagnosis and the system usability scale score. Reference LV-EF and LV-GLS measurements and LV function diagnoses will be provided by a panel of 3 expert cardiologists. RESULTS: Recruitment started in September 2022, and data collection is ongoing. The results of the first phase are expected to be available by summer 2023, while the study will conclude in May 2024, with the end of the second phase. CONCLUSIONS: This study will provide external evidence regarding the clinical performance and utility of the AI-based tool based on prospectively collected ECHO scans in the routine clinical setting, thus reflecting real-world clinical scenarios. The study protocol may be useful to investigators conducting similar research. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/44650.
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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 | 0,049 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».