AI-based staging, causal hypothesis and progression of subjects at risk of Alzheimer’s disease: a multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In 2024, 11 European scientific societies/organizations and one patient advocacy association have defined a patient-centered biomarker-based diagnostic workflow for memory clinics evaluating neurocognitive disorders. Methods We tested the performance of an artificial intelligence (AI) tool applied to neuropsychological and magnetic resonance imaging (MRI) assessment for staging and causal hypothesis, which are the two recommended workflow steps guiding the next one recommending optimal biomarkers to be used for a biological diagnosis of neurocognitive disorders, according to intersocietal recommendations. Moreover, we assessed the AI performance in predicting the progression to Alzheimer’s disease (AD)-dementia. Results For the three-class classification of staging (n patients = 426), the inter-rater AI-humans agreement was substantial for both healthy subjects/subjective cognitive impairment/worried-well vs. all the remaining groups (rest) (Cohen’s κ = 0.81) and mild cognitive impairment/mild dementia vs. rest κ = 0.70) classification, almost perfect for moderate/severe dementia vs. rest κ =0.90) classification. For the three-class classification of causal hypotheses ( n = 112), the AI performance vs. biomarker-based diagnosis was: positive predictive value 91% [95% CI: 84–96%]; negative predictive value 100%, and accuracy 91% [84–96%]. For the binary classification of progression or not progression to AD-dementia at 24-month, with clinical conversion as a reference standard ( n = 341), the AI performance was: sensitivity 89% [84–94%], specificity 82% [77–87%]; accuracy 85% [81–89%]; and area under the receiver operating characteristic curve 83% [79–87%]. Discussion The AI tool showed high agreement with human assessment for staging, high accuracy with biomarkers for causal hypotheses of neurocognitive disorders and predicted progression to AD at 24-month with 89% sensitivity and 82% specificity.
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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 | 0,019 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».