Notice bibliographique
Résumé
Ex vivo lung perfusion (EVLP) is an advanced technology that reconditions donor lungs prior to transplantation. Lung monitoring during EVLP provides isolated lung data without confounding factors from other physiological systems. Herein, we used machine learning modelling to process EVLP diagnostic data and predict lung transplant outcomes. For functional data analysis, we first validated sampling methods for many biomarker assessments, by measuring biopsy mRNA and perfusate protein levels of inflammatory biomarkers from donor lungs declined for transplantation. Biopsy and perfusate samples across different locations were indeed representative of the whole lung, except for biopsies taken from the lingula or from lungs with gross focal injury. From there, we built an XGBoost algorithm and showed that lung functional data from clinical EVLP were highly predictive of transplant outcomes (transplanted lungs with <72h vs. ≥72h of recipient ventilation vs. declined lungs). We further investigated X-ray images acquired during clinical EVLP, which is another important assessment regularly performed in the Toronto protocol. We first established a standardized scoring method, analyzed findings in clinical ex vivo lung radiographs, and then developed a convolutional neural network (CNN) pipeline to simultaneously process temporal radiographs from different time points. We demonstrated the value of evaluating EVLP radiographs by showing that consolidation and infiltrate scores were indicative of lung injury. Moreover, automatically extracted radiographic features from our CNN strongly correlated with clinical consolidation and infiltrate findings, indicating that the trained CNN learned relevant information from clinical EVLP radiographs. The final, multi-modal model combining radiographic features and functional data significantly improved transplant outcome predictions. These foundational analyses and machine learning modelling of EVLP functional data and radiographs demonstrated the predictive value of isolated donor lung evaluations. In a high-intensity environment like lung transplantation where large amounts of data are constantly generated, these models can be readily deployed to support clinicians with accurate diagnostic information for more informed decisions.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».