Impact of Case and Control Selection on Training AI Screening of Cardiac Amyloidosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recent studies suggest that cardiac amyloidosis (CA) is significantly underdiagnosed. For rare diseases like CA, the optimal selection of cases and controls for artificial intelligence (AI) model training is unknown and can significantly impact model performance. Objectives This study evaluates the performance of ECG waveform-based AI models for CA screening and assesses impact of different criteria for defining cases and controls. Methods Models were trained using different criteria for defining cases and controls including amyloidosis by ICD 9/10 code, cardiac amyloidosis, patients seen in CA clinic). The models were then tested on test cohorts with identical selection criteria as well as population-prevalence cohorts. Results In matched held out test datasets, different model AUCs ranged from 0.660 to 0.898. However, these same algorithms exhibited variable generalizability when tested on a population cohort, with AUCs dropping to 0.467 to 0.880. More stringent case definitions during training result in higher AUCs on the similarly constructed test cohort; however representative population controls matched for age and sex resulted in the best population screening performance. Conclusions AUC in isolation is insufficient to evaluate the performance of a deep learning algorithm, and the evaluation in the most clinically meaningful population is key. Models designed for disease screening are best with matched population controls and performed similarly irrespective of case definitions.
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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 | 0,045 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».