Utilizing Machine Learning to Predict Liver Allograft Fibrosis by Leveraging Clinical and Imaging Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Liver transplant (LT) recipients may succumb to graft-related pathologies, contributing to graft fibrosis (GF). Current methods to diagnose GF are limited, ranging from procedural-related complications to low accuracy. With recent advances in machine learning (ML), we aimed to develop a noninvasive tool using demographic, clinical, laboratory, and B-mode ultrasound (US) features to predict significant fibrosis (METAVIR≥F2). METHODS: We used a nested 10-fold cross-validation approach with grid-search for hyperparameter fine-tuning to train an artificial neural network (ANN) and a support vector machine (SVM) to classify mild fibrosis (F0-F1) and significant fibrosis (F2-F4) on 1131 patients. We calculated Shapley values to identify top-ranked features, determining the contribution of each feature to model predictions. For the imaging-based model, we used 4819 images with 892 studies trained on the residual network 18 (ResNet18) model to classify F0-F1 versus F3-F4. RESULTS: We determined the ANN performed the best when compared to the SVM and standard biomarkers, with an AUC ranging from 0.77 to 0.81. The ResNet18 model was unable to diagnose advanced GF, leading to the training AUCs ranging from 0.89 to 0.97, while the validation and testing AUCs were 0.43-0.63. Shapley analysis highlighted the following top-ranked features associated with significant GF: hepatitis C at transplant, recipient age, recipient sex, and certain blood markers such as creatinine and hemoglobin. CONCLUSION: Noninvasive approaches using ML for predicting significant GF perform well when considering demographic, clinical, and laboratory data; however, this performance is not enhanced with the use of US images.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».