Abstract TP204: Performance of Rapidai NCCT Stroke Software in Colombia's Early Stroke System: Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
Background: Automated stroke solutions in developing countries have the potential to reduce healthcare gaps. This study assesses the performance of the RAPID NCCT Stroke module compared to local neuroradiologists’ evaluation of acute stroke. Methods: Rapid NCCT stroke is a new multi-module AI tool that simultaneously evaluates non-contrast CT scans (NCCT) for ICH (any subtype, volume >0.4 ml), the ASPECT score, and suspicion of LVO (i.e., intracranial ICA or horizontal segment of the MCA). The software determines suspicion of LVO based on an algorithm that evaluates the hyperdense MCA sign and early ischemic changes in the MCA territory. Consensus readings were defined by three blinded neuroradiologists based on a subset of Non-contrast CTs obtained between January 2013 to December 2018 at Fundacion Santa Fe De Bogota University Hospital. The overall diagnostic performance of the RAPID NCCT was compared to the assessments made by the neuroradiologists. Results: 179 total stroke cases with technically adequate NCCT scans were identified. Based on the consensus of the neuroradiologists, these cases included 151 ischemic strokes, 27 ICHs >0.4 ml, 1 ICH <0.4 ml, and 28 LVO cases (verified by CT angiography). The Rapid NCCT Stroke module demonstrated high specificity (96%), NPV (98%), and accuracy (95%) for the detection of ICH. For determining the ASPECT score, the software had a specificity of 93% and an NPV of 76%. Seventy percent of the CTA-verified LVOs were detected from NCCT alone with a specificity and NPV of 82%. Conclusions: The RAPID NCCT Stroke software displayed promising results for the early identification of ICH and characterization of ischemic strokes. The software identified 70% of the LVOs from NCCT alone. This tool can potentially enhance patient outcomes by bridging healthcare gaps in evolving stroke systems. Multicenter studies in additional Latin American countries are needed for further validation.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».