Deep Learning Diagnostikk og risiko-stratifisering for IPF og KOLS (DeepBreath)

Samtykke alderstilpasset (+/- 2,5 år) røyker aldri pasienter med normal lungefunksjon (spirometri, lungevolum og Transfer Factor for Carbon Monoxide (TLCO)) fulgt i lungepoliklinikken med tilsvarende kvalitet på elektroniske journaler, men for andre sykdommer enn resultatet av interessen, nemlig:

1. pasienter med obstruktiv søvnapné.
2. pasienter som følges opp for yrkesmessige lungesykdommer (gruvearbeidere, kjemiske arbeidere, etc.).
3. pasienter fulgt opp for lungeknuter (betraktes som benigne etter 2 år).

For å bestemme den prediktive ytelsen til AI-algoritme-evaluert lungeauskultasjon og LUS i identifisering og risikostratifisering av ILD-signaturer fra kontrollpersoner beskrevet i form av beskrivende statistikk, område under mottakerens driftskarakteristikk, sensitivitet, spesifisitet, positiv og negativ prediktiv verdier og sannsynlighetsforhold (95 % konfidensintervaller).

Digitale lungelyder vil bli transformert til Mel Frequency Cepstrum Coefficients. Flere dataforsterkningsteknikker vil bli utforsket. Effekten av hver forbehandlingsmetode vil bli testet. Den beste tilnærmingen i henhold til sensitivitet og spesifisitet vil bli rapportert. Dette datasettet vil deretter bli matet inn i forskjellige dyplæringsnettverk med aggregeringsstrategier for binær klassifisering til positiv vs negativ for diagnostiske resultater for:

• ILD eller kontrollfag
• ILD eller KOLS
• (Hvis ILD+) IPF eller NSIP

Den samme prediksjonen vil også bli gjort ved å bruke LUS-bilder.

For å bestemme den prediktive ytelsen til ILDs kliniske alvorlighetsgrad til DeepBreath-algoritmen basert på humane digitale lungelydopptak og LUS, vil risikostratifisering bruke multiklasse eller regresjon i henhold til graderingsskalaer hentet fra:

• Spørreskjema for K-BILD og CAT påvirkning av livet.
• Lungefunksjonstester (Forsert ekspirasjonsvolum på 1 sek, Forsert vitalkapasitet, Forsert ekspirasjonsvolum på 1 sek/Forsert vitalkapasitet, Total lungekapasitet, funksjonell respirasjonskapasitet, Overføringskapasitet for karbonmonoksid, Alveolarvolum).
• Høyoppløselig computertomografi (alvorlighetsmarkører som vil bli brukt er: traksjonsbronkiektase, tilstedeværelse av honningkake, malte glassopaciteter, retikulasjon, emfysem. CT-skanninger av brystet vil bli vurdert uavhengig av to radiologer som er blindet for hverandre).

Ytelsen til DeepBreath-algoritmen for å bestemme underkategoriene til ILD som IPF og NSIP basert på digitale lungelyder og LUS i henhold til gullstandarddiagnose:

• IPF følger Fleischner Society Consensus-kriteriene.
• NSIP-diagnose følger American Thoracic Society-klassifiseringen.

King's korte Helsestatus for interstitiell lungesykdom: K-BILDs helsestatusspørreskjema er et validert, selvutfylt spørreskjema med 15 elementer. Den har tre domener: åndenød og aktiviteter, psykologiske symptomer og brystsymptomer. K-BILD-domenet og totalskårene er 0-100, hvor de høyere skårene tilsvarer bedre helserelatert livskvalitet.

Dette spørreskjemaet vil bli brukt til å vurdere virkningen av ILD på forsøkspersoners helserelaterte livskvalitet. Det vil ta ca. 3 minutter å fylle ut dette spørreskjemaet.

KOLS vurderingstest: CAT helsestatus spørreskjema er et 8-elements validert, selvutfylt helsestatus spørreskjema. Den totale CAT-skåren varierer fra 0 til 40 der 0 representerer ingen symptomer og 40 svært dårlige symptomer.

Dette spørreskjemaet vil bli brukt til å vurdere effekten av KOLS på forsøkspersoners helserelaterte livskvalitet. Det vil ta ca. 3 minutter å fylle ut dette spørreskjemaet.