Development and external validation of a machine learning-based model to classify uric acid stones in patients with kidney stones of Hounsfield units <800
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The correct diagnosis of uric acid (UA) stones has important clinical implications since patients with a high risk of perioperative morbidity may be spared surgical intervention and be offered alkalization therapy. We developed and validated a machine learning (ML)-based model to identify UA stones from non-UA stones. An international, multicenter study was performed on 202 patients who received percutaneous nephrolithotomy for kidney stones with HU < 800. Data from 156 (77.2%) patients were used for model development, while data from 46 (22.8%) patients from a multinational institution were used for external validation. A total of 21,074 kidney and stone contour-annotated computed tomography images were trained with the ResNet-18 Mask R-convolutional neural network algorithm. Finally, this model was concatenated with demographic and clinical data as a fully-connected layer for stone classification. Our model was 100% sensitive in detecting kidney stones in each patient, and the delineation of kidney and stone contours was precise within clinically acceptable ranges. The development model provided an accuracy of 99.9%, with 100.0% sensitivity and 98.9% specificity, in distinguishing UA from non-UA stones. On external validation, the model performed with an accuracy of 97.1%, with 89.4% sensitivity and 98.6% specificity. SHAP plots revealed stone density, diabetes mellitus, and urinary pH as the most important features for classification. Our ML-based model accurately identified and delineated kidney stones and classified UA stones from non-UA stones with the highest predictive accuracy reported to date. Our model can be reliably used to select candidates for an earlier-directed alkalization therapy.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».