Utilizing artificial intelligence for the detection of hemarthrosis in hemophilia using point-of-care ultrasonography
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recurrent hemarthrosis and resultant hemophilic arthropathy are significant causes of morbidity in persons with hemophilia, despite the marked evolution of hemophilia care. Prevention, timely diagnosis, and treatment of bleeding episodes are key. However, a physical examination or a patient's assessment of musculoskeletal pain may not accurately identify a joint bleed. This difficulty is compounded as hemophilic arthropathy progresses. Objectives: Our system aims to utilize artificial intelligence and ultrasonography (US; point-of-care and handheld) to enable providers, and ultimately patients, to detect joint bleeds at the bedside and at home. We aimed to develop and assess the reliability of artificial intelligence algorithms in detecting and segmenting synovial recess distension (SRD; an indicator of disease activity) on US images of adult and pediatric knee, elbow, and ankle joints. Methods: A total of 12,145 joint exams, comprising 61,501 US images from 7 international healthcare centers, were collected. The dataset included healthy participants and adult and pediatric persons with hemophilia, with and without SRD. Images were manually labeled by 2 experts and used to train binary convolutional neural network classifiers and segmentation models. Metrics to evaluate performance included accuracy, sensitivity, specificity, and area under the curve. Results: The algorithms exhibited high performance across all joints and all cohorts. Specifically, the knee model showed an accuracy of 97%, sensitivity of 96%, specificity of 97%, and an area under the curve of 0.97 in SRD. High Dice coefficients (80%-85%) were achieved in segmentation tasks across all joints. Conclusion: This technology could assist with the early detection and management of hemarthrosis in hemophilia.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».