NiADA (Non-invasive Anemia Detection App), a Smartphone-Based Application With Artificial Intelligence to Measure Blood Hemoglobin in Real-Time: A Clinical Validation
Notice bibliographique
Résumé
Background Anemia is a severe public health problem in India affecting more than half of the population. To reduce its burden on the population, the Government of India under the Anemia Mukt Bharat program has adopted a monitoring strategy for the diagnosis and treatment of anemia. Point-of-care testing (POCT) devices play a pivotal role in testing hemoglobin at a community level where sophisticated laboratory instruments are not available. The majority of the currently available POCT devices are invasive in nature which have their own limitations. A non-invasive method of hemoglobin estimation will address many of the limitations of an invasive POCT instrument, which will further improve people’s acceptability for hemoglobin testing. The Non-Invasive Anemia Detection App (NiADA) (Monere AI Private Limited, Kolkata, West Bengal, India), a non-invasive POCT application, uses artificial intelligence (AI) to predict the hemoglobin level from lower eyelid images. This real-time, point-of-care, low-cost solution uses a custom computer vision deep-learning algorithm to determine blood hemoglobin value. Method The study validates an AI-based smartphone application NiADA against laboratory hemoglobin estimation and a widely used point-of-care hemoglobin estimation instrument (HemoCue Hb 301; HemoCue AB, Angelholm, Skane County, Sweden). The study was conducted in a tertiary care hospital in Eastern India and recruited a total of 556 participants. These included 58 pediatric patients, 51 pregnant women, 214 adult females, and 224 adult males. Statistical analysis was performed using Python (Python Software Foundation, Wilmington, Delaware, United States). A p-value of < 0.05 was taken to be significant. Result The mean difference observed between NiADA and laboratory-estimated hemoglobin values came out to be -0.29 g/dL and -0.89 g/dL for adult females and males respectively, and 0.61 g/dL for pregnant women and -0.69g/dL for the pediatric population. The limits of agreement for NiADA were narrow at 2.77 to -2.18 g/dL for adult females, 3.76 to -1.96 g/dL for adult males, 1.89 to -3.29 g/dL for pregnant women, and 3.28 to -2.08 g/dL for the pediatric population. The sensitivity and specificity of the NiADA application against the laboratory estimation method were 75.8% and 53.8% for adult females, 70.0% and 48.3% for adult males, 23.8% and 90% for pregnant females, and 75% and 57% for the pediatric population. Conclusion As a non-invasive application, NiADA’s performance is satisfactory and comparable with minimally invasive tools like HemoCue Hb 301 and other POCT devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».