Systematic review of commercial artificial intelligence tools for the detection and volume quantification in intracerebral hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This systematic review evaluates commercial imaging-based artificial intelligence (AI) software for intracerebral hemorrhage (ICH) detection and quantification. MATERIALS AND METHODS: A two-step approach was employed. (1) A systematic review, following PRISMA 2020 guidelines, searched PubMed and the Cochrane Library for studies on commercial AI tools for ICH imaging published between 1996 and March 2025, summarizing study designs, detection performance, and volume quantification metrics. (2) A cross-referencing process identified additional publications by consulting FDA and EUDAMED databases, AIforRadiology.com, and company disclosures through direct contact. Identified software was further evaluated in PubMed and the Cochrane Library to identify associated studies. Companies were contacted to verify publication records, regulatory approvals, validation studies, and clinical utilization. RESULTS: From 2548 publications, 32 studies (2018-2023) met the inclusion criteria, covering 13 software solutions. Prospective designs were reported in 21.9%, with cohorts ranging from 102 to 58,321 scans. Detection performance demonstrated sensitivities of 68.2-99.7%, specificities of 83-97.7%, and accuracies of 85.3-99.16%. Volume quantification was assessed across seven tools, showing high correlations despite inconsistent metrics. Cross-referencing identified four additional tools lacking published studies. Among 19 tools identified, all were certified for ICH detection, 68.42% (13/19) for hematoma quantification-of these, 47.4% (9/19) had FDA certification only, two were pending approval, and one included hematoma expansion prediction. None disclosed internal validation studies. CONCLUSION: Commercial AI tools for ICH focus on detection and triage. Volume quantification tools remain limited, with variable performance and regulatory approval. Standardized protocols and greater transparency in validation are needed to enable meaningful comparisons. KEY POINTS: Question Commercial AI tools for ICH detection and quantification lack standardized validation and comparative analysis, creating challenges for evaluation, comparison, and clinical integration. Findings Of 19 AI solutions identified, 13 had published studies. All supported ICH detection; six addressed volume quantification but varied in inconsistent designs and performance metrics. Clinical relevance Commercial AI tools for ICH are primarily validated for detection, while volume quantification remains less established. Variability in study designs and metrics limits comparability, underscoring the need for standardization to support clinical adoption.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».