Opportunistic Screening of Chronic Liver Disease with Deep-Learning–Enhanced Echocardiography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic liver disease (CLD) affects more than 1.5 billion adults, most of whom are asymptomatic and undiagnosed. Echocardiography is broadly performed and visualizes the liver, but this information is not clinically leveraged for CLD diagnosis. METHODS: We developed and evaluated EchoNet-Liver, a deep-learning, computer-vision pipeline that can identify high-quality subcostal images from full echocardiogram studies and detect the presence of cirrhosis and steatotic liver disease (SLD). This retrospective observational study included adult patients from two large urban academic medical centers who received both echocardiography and abdominal imaging - either ultrasound or magnetic resonance imaging (MRI) - within 30 days. The model predictions were compared with diagnoses from clinical evaluations of paired abdominal ultrasound or MRI studies. RESULTS: A total of 1,596,640 echocardiogram videos from 66,922 studies and 24,276 patients at Cedars-Sinai Medical Center (CSMC) were used to develop EchoNet-Liver. In a held-out CSMC test cohort, EchoNet-Liver detected cirrhosis with an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.837 (95% confidence interval [CI], 0.828 to 0.848) and SLD with an AUROC of 0.799 (95% CI, 0.788 to 0.811). In a separate test cohort with paired abdominal MRI studies, EchoNet-Liver detected cirrhosis with an AUROC of 0.704 (95% CI, 0.699 to 0.708) and SLD with an AUROC of 0.725 (95% CI, 0.707 to 0.762). In an external test cohort of 106 patients (5280 videos), the model detected cirrhosis with an AUROC of 0.830 (95% CI, 0.799 to 0.859) and SLD with an AUROC of 0.769 (95% CI, 0.733 to 0.813). CONCLUSIONS: Deep-learning assessment of clinical echocardiography enables opportunistic screening for SLD and cirrhosis. The application of this algorithm can identify patients who may benefit from further diagnostic testing and treatment for CLD. (Funded by KAKENHI [Japan Society for the Promotion of Science, 24K10526] and others.).
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 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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».