PhthisisBioMed Artificial Medical Intelligence: Software for Automated Analysis of Digital Chest X-ray/Fluorograms
Notice bibliographique
Résumé
The scope of diagnostic medical examinations increases from year to year causing a reasonable desire to develop and implement new technologies to diagnostics and medical data analysis. Artificial intelligence (AI) algorithms became one of the most promising solutions to this problem and proved themselves in the course of mass practical application. During the three-year Moscow experiment started in 2020, the possibility was achieved to develop methodologies of AI use and to successfully implement it into the regional level healthcare system. In this article, the authors share their experience in developing a medical AI service using the example of PhthisisBioMed AI service and the results of its application in real clinical activities environment. This AI service has shown its quality and reliability confirmed by technological monitoring. Clinical trials of PhthisisBioMed AI service were conducted on a specially prepared verified data set (n=1536) considering epidemiological indicators of the thoracic organs major diseases prevalence. The mean sensitivity of the service was 0.975 (95% CI: 0.966-0.984). PhthisisBioMed medical AI service is registered as a medical device (medical device registration certificate No.RZN 2022/17406 dated May 31, 2022) and is actively used in the Russian Federation as a diagnostic tool to reduce the burden on radiologists and to accelerate the process of medical report obtaining.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,012 | 0,006 |
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 ».