Use of a Preliminary Artificial Intelligence-Based Laryngeal Cancer Screening Framework for Low-Resource Settings: Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early-stage diagnosis of laryngeal cancer significantly improves patient survival and quality of life. However, the scarcity of specialists in low-resource settings hinders the timely review of flexible nasopharyngoscopy (FNS) videos, which are essential for accurate triage of at-risk patients. Objective: We introduce a preliminary AI-based screening framework to address this challenge for the triaging of at-risk patients in low-resource settings. This formative research addresses multiple challenges common in high-dimensional FNS videos: (1) selecting clear, informative images; (2) deriving regions within frames that show an anatomical landmark of interest; and (3) classifying patients into referral grades based on the FNS video frames. Methods: The system includes an image quality model (IQM) to identify high-quality endoscopic images, which are then fed into a disease classification model (DCM) trained on efficient convolutional neural network (CNN) modules. To validate our approach, we curated a real-world dataset comprising 132 patients from an academic tertiary care center in the United States. Results: Based on this dataset, we demonstrated that the IQM quality frame selection achieved an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.895 and an area under the precision-recall curve (AUPRC) of 0.878. When using all the image frames selected by the IQM, the DCM improved its performance by 38% considering the AUROC (from 0.60 to 0.83) and 8% considering the AUPRC (from 0.84 to 0.91). Through an ablation study, it was demonstrated that a minimum of 50 good-quality image frames was required to achieve the improvements. Additionally, an efficient CNN model can achieve 2.5-times-faster inference time than ResNet50. Conclusions: This study demonstrated the feasibility of an AI-based screening framework designed for low-resource settings, showing its capability to triage patients for higher-level care efficiently. This approach promises substantial benefits for health care accessibility and patient outcomes in regions with limited specialist care in outpatient settings. This research provides necessary evidence to continue the development of a fully validated screening system for low-resource settings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».