IA model pro akutní apendicitidu v CT

Vývoj informací modelu přílohy

- Tato studie použila předem připravený model informací o slepém střevě (IA) založený na plně automatizovaném diagnostickém rámci k predikci tří tříd s mapováním pravděpodobnosti a rysů: neapendicitida, jednoduchá apendicitida a komplikovaná apendicitida.

Posloupnost parametrů vkládání IA modelu získaných z 3D CT obrazu 7 147 pacientů sestávala z dvoufázového binárního algoritmu propojeného s přenosem učení se třemi 3D modely CNN: DenseNet, EfficientNet a ResNet.

- Byl použit dvoustupňový binární algoritmus pro učení přenosu, aby se naučily inherentní vzorce z 3D obrázků tří skutečných tříd, jako to dělá lékař při rozhodování o léčbě apendicitidy. V prvním kroku postupu byl vyvinut klasifikační model Stage 1 pro identifikaci neapendicitidy vs. apendicitidy. Ve druhém kroku procesu klasifikační model fáze 2 identifikoval jednoduchou vs. komplikovanou apendicitidu z dat přenesených s trénovatelnými parametry získanými ve fázi 1.

V současné době byl finální model IA externě validován pomocí dosud neviděného souboru dat z externí instituce se širokými kritérii způsobilosti pro pacienty, kteří navštívili pohotovost s bolestmi břicha a podstoupili CT břicha z důvodu klinického podezření na akutní apendicitidu.

Intervence Jedná se o srovnávací studii mezi lidskými a IA modely pro míru negativní apendektomie (NAR) u ne, jednoduché a komplikované apendicitidy prospektivního randomizovaného souboru dat, který byl shromážděn z CT vyšetření pacientů, kteří navštívili pohotovost s akutním břišním bolest. Účastníky kontrolní větve bylo deset neradiologů.

Model IA nesmí bránit předoperačnímu rozhodovacímu procesu kliniků v probíhající klinické praxi ohledně právních a etických aspektů dotazování se na diagnostické rámce modelu IA na základě matematického zdůvodnění výsledku ve smyslu ochrany lidských subjektů.

S ohledem na minimální riziko pro lidské subjekty a etické a právní aspekty umělé inteligence design studie striktně přiděluje CT snímky neradiologům a IA modelům po dokončení léčby apendicitidy s patologickým potvrzením nebo bez něj.

Alokace dat a hodnocení výkonu

- Aby bylo možné porovnat model IA stejně s lidmi a neradiology, měla by podmínka interpretace pro neradiologa splňovat všechna následující kritéria: Náhodně by měly být přiřazeny pouze CT snímky bez takových proměnných, jako je věk, pohlaví a laboratorní hodnoty; příslušnost neradiologa a pacienta CT obrazu by neměla být stejná; alokační poměr pro neapendicitidu, jednoduchou a komplikovanou apendicitidu přidělenou neradiologovi by měl být zaslepen; a rozsah CT obrazu pro interpretaci by měl být shodný s rozsahem ROI pro apendix, který je generován automatickou lokalizací IA modelu. Pro vyhodnocení diagnostického výkonu u lidí byly neradiologem nastaveny čtyři testovací položky následovně: (1) vizualizace slepého střeva; (2) vyloučení apendicitidy; (3) komplikace; a (4) diagnostika CT snímků.

Primární a sekundární výsledky byly hodnoceny pomocí výsledků čtyř otázek pro účastníky a diagnostického výkonu modelu IA ve stejném souboru dat.

Etické prohlášení Podle „Příručky pro využívání zdravotnických dat“ a „Příručky pro nakládání s pseudonymními informacemi“ Komise pro ochranu osobních údajů Ministerstva zdravotnictví a sociální péče byla exfiltrace dat se zajištěním bezpečnosti datového archivu provedena se souhlasem Úřadu pro ochranu osobních údajů. Rada pro kontrolu dat v zúčastněných institucích. Ústřední institucionální kontrolní výbor (IRB) a IRB všech zúčastněných institucí tuto studii schválily.

Velikost vzorku a statistické metody Předchozí studie vyšetřovatelů, která dokončila externí validaci modelu IA prostřednictvím exfiltrace dat externích institucí, ukázala NAR 12,4 % v externím souboru dat. Standardní referenční hodnota pro neradiology pro NAR byla hlášena jako 10,5 % ± 5 %. Přijatelný rozdíl v NAR mezi modelem IA a neradiology pro klinickou aplikaci by proto měl být menší než 10,0 % hranice non-inferiority.

Velikost vzorku pro randomizovaný kontrolovaný soubor dat pro jednu instituci byla 263 za předpokladu 95% intervalu spolehlivosti, statistické síly 90 %, oboustranného α = 0,05, hladiny významnosti = 0,05 a velikosti účinku = 0,2 v Z-testu . Na této studii se podílely dvě externí instituce. Vzhledem k heterogenitě dat, normalizaci a rozdílům v prevalenci mezi regiony mezi dvěma externími institucemi byla velikost vzorku vypočtena pro každou instituci. Proto za předpokladu 263 pacientů na instituci se ztrátou sledování 10 % byla celková velikost vzorku 568.