Assessment of predictive value of artificial intelligence for ophthalmic diseases using electronic health records: A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The application of artificial intelligence (AI) in ophthalmology has shown significant promise across various clinical domains. This study addresses the need for assessing the predictive value of AI models utilizing electronic health records (EHRs) for diagnosis, prognostication and management of ocular diseases. A search was conducted using Ovid MEDLINE, Ovid EMBASE, and Cochrane Central for relevant studies published between January 2010 to February 2023 on predictive value of AI algorithms in ophthalmic EHRs. The study followed the Preferred Reporting Items for a Systematic Review and Meta-analysis (PRISMA) guidelines, with a protocol registered on Prospero (registration number: CRD42022303128). A bivariate random effects model was used to perform the meta-analysis. The ROBINS-I tool was used to assess methodological quality and applicability of the included studies. Out of 4968 initial records, 41 studies met the inclusion criteria, comprising a total of 639,637 patients, with an average disease prevalence of 11%. The studies exhibited a diagnostic odds ratio of 18.527 (95% CI: 9.654–35.556), sensitivity of 0.811 (95% CI: 0.751−0.859), specificity of 0.812 (95% CI: 0.736−0.87) and Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) moderate. Likelihood ratios (LR+ and LR−) were 4.316 (95% CI: 2.938–6.339) and 0.233 (95% CI: 0.169−0.322), respectively. False positive rate was 0.188 (95% CI: 0.13−0.264). Inter-rate concordance for ROBINS-I scoring had a kappa score of 0.83. Out of the 41 studies, 22 had an overall low risk of bias, and 19 had a moderate risk of bias. There was a low to moderate quality of body of evidence for the reported outcomes. This meta-analysis affirms the substantial potential of AI models utilizing EHRs for predictive modeling and clinical management of ocular diseases. Future research should emphasize external validation and standardized reporting for better implementation of AI in ophthalmic practice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle