#3815 A DEEP LEARNING APPROACH TO PERSONALISED ANTI-HYPERTENSIVE MEDICATION TITRATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Hypertension is the number one risk factor for premature death worldwide. Artificial Intelligence (AI) Clinical Decision Support Systems are an important next step for hypertension management but require rigorous evaluation before assimilation into routine clinical practice. Our aim is to develop and evaluate an AI clinical decision support tool for hypertension management trained on randomised clinical trial data. Method The Systolic Blood Pressure Intervention Trial (SPRINT) trial showed that intensive BP control to SBP <120 mm Hg results in significant cardiovascular benefit in high-risk patients with hypertension compared with routine BP control to <140 mm Hg. We trained a feed-forward neural network using Keras and Tensorflow for R and data from 9361 persons in the SPRINT randomized clinical trial to predict the probability of increase, reduce or no-change in total number of anti-hypertensive medications at each visit. The network is designed to model SPRINT investigator deviations from the protocol. Six baseline patient variables (age, sex, race, aspirin use, eGFR, group assignment (intensive or standard)), two visit patient variables (Systolic and Diastolic Blood Pressure), and two previous visit variables (Systolic and Diastolic Blood Pressure) were inputted into the model after data normalisation and centering. Hyperparameters were tuned using a grid search method. We conducted internal validation using a 20% validation set. Clinical validation was performed using an unseen test set of typical hypertension scenarios (n = 50). An R Shiny app was developed to enter new patient information and display a sensitivity analysis of probabilities calculated after changing each baseline variable by plus and minus 10 (Figure 1). To avoid poor performance on new out of distribution cases we tested five methods for Out of Distribution (OOD) detector, 1. Autoencoders, 2. Normalizing flow, 3. Local Outlier Factor (LOF), 4. Probabilistic Principal Component Analysis (PPCA) and Kernel Density Estimation (KDE). Results The accuracy was 76.7% on the validation dataset after 1000 Epochs. Clinical validation revealed suboptimal performance for unseen Out of Distribution data (e.g. recommending reduction of medication when SBP >160 and number of medications was zero). This poor performance on OOD samples prompted the creation of an OOD detector to use in series with the AI Decision Support System for Hypertension. The AUROCs were 0.77 for AE, 0.96 for Normalizing Flow, 0.82 for LOF, 0.88 for PPCA and 0.96 for the Kernel Density Estimation. Conclusion Artificial Intelligence (AI) Clinical Decision Support Systems for Hypertension are feasible and an important next step for hypertension management but generalisability and safety require rigorous evaluation before assimilation into routine clinical practice.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».