External validation of AI-based scoring systems in the ICU: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Machine learning (ML) is increasingly used to predict clinical deterioration in intensive care unit (ICU) patients through scoring systems. Although promising, such algorithms often overfit their training cohort and perform worse at new hospitals. Thus, external validation is a critical – but frequently overlooked – step to establish the reliability of predicted risk scores to translate them into clinical practice. We systematically reviewed how regularly external validation of ML-based risk scores is performed and how their performance changed in external data. Methods We searched MEDLINE, Web of Science, and arXiv for studies using ML to predict deterioration of ICU patients from routine data. We included primary research published in English before December 2023. We summarised how many studies were externally validated, assessing differences over time, by outcome, and by data source. For validated studies, we evaluated the change in area under the receiver operating characteristic (AUROC) attributable to external validation using linear mixed-effects models. Results We included 572 studies, of which 84 (14.7%) were externally validated, increasing to 23.9% by 2023. Validated studies made disproportionate use of open-source data, with two well-known US datasets (MIMIC and eICU) accounting for 83.3% of studies. On average, AUROC was reduced by -0.037 (95% CI -0.052 to -0.027) in external data, with more than 0.05 reduction in 49.5% of studies. Discussion External validation, although increasing, remains uncommon. Performance was generally lower in external data, questioning the reliability of some recently proposed ML-based scores. Interpretation of the results was challenged by an overreliance on the same few datasets, implicit differences in case mix, and exclusive use of AUROC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».