Abstract 4370080: Detection of indication-relevant and incidental arrhythmias on ambulatory ECG recordings by artificial intelligence compared to ECG technicians
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the DRAI MARTINI study, the DeepRhythmAI (DRAI) algorithm had a superior sensitivity for arrhythmia detection compared to ECG technicians. However, it has not been reported whether the additional arrhythmias that were detected were directly relevant to the indication for ambulatory monitoring or were incidental. Methods: We included n=14,606 patients with 14±10 days of continuous ambulatory ECG that was analysed beat-to-beat by both DRAI and ECG technicians (n=167). In patients monitored for tachyarrhythmia (known or suspected atrial fibrillation (AF), palpitations, or transient ischemic attack or stroke) AF, supraventricular tachycardias (SVTs), ectopic atrial rhythm (EAR), ventricular tachycardia (VT) or idioventricular rhythm (IVR) were considered relevant findings, while 2 nd or 3 rd degree atrioventricular block (AVB) and pauses/asystoles >2.0/3.5s incidental. In patients monitored for bradycardia (syncope or dizziness) any finding of AVB, pause/asystole, VT, and IVR were considered relevant, whereas EAR, SVT and AF incidental. DRAI and technicians were compared to annotations by a panel of three experts, and confidence intervals (CIs) were derived using bootstrapping with 1,000 replications. Results: The sensitivity for both monitoring indications (tachyarrhythmia and bradycardia) was superior for DRAI compared to technicians. In patients monitored for tachyarrhythmia, the sensitivity for relevant arrhythmias was 99.5% (95%CI 98.8-100.0%) for AI vs. 67.9% (95%CI 62.9-71.8%) for technicians. The corresponding rates of arrhythmia detection were 221/1,000 patient-recordings (95%CI 209-234) for AI vs. 142/1000 patient-recordings (95%CI 131-153) for technicians. In patients monitored for bradycardia, the sensitivity for relevant arrhythmias was 99.4% for DRAI vs 54.6% (95%CI 45.3-61.9%) for technicians, and the corresponding rates of arrhythmia detection 115/1,000 patient-recordings (95%CI 104-126) vs 64/1,000 patient-recordings (95%CI 57-71). DRAI also had higher sensitivity for incidental findings, 98.5% (95%CI 96.3-100%) vs 49.2% (95%CI 41.3-56.2%) in patients monitored for tachyarrhythmias and 99.7% (95%CI 99.3-99.9%) vs 77.2% (95%CI 65.8-86.5%) in patients monitored for bradycardia. True positive rates for relevant and incidental findings are shown in Figure 1a-d. Conclusion: Analysis with DRAI has a superior sensitivity compared to technicians both for arrhythmias relevant to the monitoring indication and for incidental findings.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».