Diagnostic accuracy of point-of-care ultrasound with artificial intelligence-assisted assessment of left ventricular ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
Focused cardiac ultrasound (FoCUS) is becoming standard practice in a wide spectrum of clinical settings. There is limited data evaluating the real-world use of FoCUS with artificial intelligence (AI). Our objective was to determine the accuracy of FoCUS AI-assisted left ventricular ejection fraction (LVEF) assessment and compare its accuracy between novice and experienced users. In this prospective, multicentre study, participants requiring a transthoracic echocardiogram (TTE) were recruited to have a FoCUS done by a novice or experienced user. The AI-assisted device calculated LVEF at the bedside, which was subsequently compared to TTE. 449 participants were enrolled with 424 studies included in the final analysis. The overall intraclass coefficient was 0.904, and 0.921 in the novice (n = 208) and 0.845 in the experienced (n = 216) cohorts. There was a significant bias of 0.73% towards TTE (p = 0.005) with a level of agreement of 11.2%. Categorical grading of LVEF severity had excellent agreement to TTE (weighted kappa = 0.83). The area under the curve (AUC) was 0.98 for identifying an abnormal LVEF (<50%) with a sensitivity of 92.8%, specificity of 92.3%, negative predictive value (NPV) of 0.97 and a positive predictive value (PPV) of 0.83. In identifying severe dysfunction (<30%) the AUC was 0.99 with a sensitivity of 78.1%, specificity of 98.0%, NPV of 0.98 and PPV of 0.76. Here we report that FoCUS AI-assisted LVEF assessments provide highly reproducible LVEF estimations in comparison to formal TTE. This finding was consistent among senior and novice echocardiographers suggesting applicability in a variety of clinical settings.
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».