Comparing the Output of an Artificial Intelligence Algorithm in Detecting Radiological Signs of Pulmonary Tuberculosis in Digital Chest X-Rays and Their Smartphone-Captured Photos of X-Ray Films: Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Artificial intelligence (AI) based computer-aided detection devices are recommended for screening and triaging of pulmonary tuberculosis (TB) using digital chest x-ray (CXR) images (soft copies). Most AI algorithms are trained using input data from digital CXR Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) files. There can be scenarios when only digital CXR films (hard copies) are available for interpretation. A smartphone-captured photo of the digital CXR film may be used for AI to process in such a scenario. There is a gap in the literature investigating if there is a significant difference in the performance of AI algorithms when digital CXR DICOM files are used as input for AI to process as opposed to photos of the digital CXR films being used as input. Objective The primary objective was to compare the agreement of AI in detecting radiological signs of TB when using DICOM files (denoted as CXRd) as input versus when using smartphone-captured photos of digital CXR films (denoted as CXRp) with human readers. Methods Pairs of CXRd and CXRp images were obtained retrospectively from patients screened for TB. AI results were obtained using both the CXRd and CXRp files. The majority consensus on the presence or absence of TB in CXR pairs was obtained from a panel of 3 independent radiologists. The positive and negative percent agreement of AI in detecting radiological signs of TB in CXRd and CXRp were estimated by comparing with the majority consensus. The distribution of AI probability scores was also compared. Results A total of 1278 CXR pairs were analyzed. The positive percent agreement of AI was found to be 92.22% (95% CI 89.94-94.12) and 90.75% (95% CI 88.32-92.82), respectively, for CXRd and CXRp images (P=.09). The negative percent agreement of AI was 82.08% (95% CI 78.76-85.07) and 79.23% (95% CI 75.75-82.42), respectively, for CXRd and CXRp images (P=.06). The median of the AI probability score was 0.72 (IQR 0.11-0.97) in CXRd and 0.72 (IQR 0.14-0.96) in CXRp images (P=.75). Conclusions We did not observe any statistically significant differences in the output of AI in digital CXRs and photos of digital CXR films.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».