論文の概要: A Real-World Demonstration of Machine Learning Generalizability: Intracranial Hemorrhage Detection on Head CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04869v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 15:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 14:49:27.059776
• Title: A Real-World Demonstration of Machine Learning Generalizability: Intracranial Hemorrhage Detection on Head CT
• Title（参考訳）: 機械学習の一般性の実世界実証:頭部CTにおける頭蓋内出血検出
• Authors: Hojjat Salehinejad, Jumpei Kitamura, Noah Ditkofsky, Amy Lin, Aditya Bharatha, Suradech Suthiphosuwan, Hui-Ming Lin, Jefferson R. Wilson, Muhammad Mamdani, and Errol Colak
• Abstract要約: 本研究の目的は,医療画像においてMLモデルの一般化性が達成可能であることを示すことである。 MLモデルは、RSNA頭蓋内出血CTデータセットから21,784個のスキャンを用いて訓練された。 外的検証では、AUCは95.4%、感度は91.3%、特異度は94.1%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.517017976008718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) holds great promise in transforming healthcare. While published studies have shown the utility of ML models in interpreting medical imaging examinations, these are often evaluated under laboratory settings. The importance of real world evaluation is best illustrated by case studies that have documented successes and failures in the translation of these models into clinical environments. A key prerequisite for the clinical adoption of these technologies is demonstrating generalizable ML model performance under real world circumstances. The purpose of this study was to demonstrate that ML model generalizability is achievable in medical imaging with the detection of intracranial hemorrhage (ICH) on non-contrast computed tomography (CT) scans serving as the use case. An ML model was trained using 21,784 scans from the RSNA Intracranial Hemorrhage CT dataset while generalizability was evaluated using an external validation dataset obtained from our busy trauma and neurosurgical center. This real world external validation dataset consisted of every unenhanced head CT scan (n = 5,965) performed in our emergency department in 2019 without exclusion. The model demonstrated an AUC of 98.4%, sensitivity of 98.8%, and specificity of 98.0%, on the test dataset. On external validation, the model demonstrated an AUC of 95.4%, sensitivity of 91.3%, and specificity of 94.1%. Evaluating the ML model using a real world external validation dataset that is temporally and geographically distinct from the training dataset indicates that ML generalizability is achievable in medical imaging applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、ヘルスケアを変革する大きな約束を持っています。 医学画像検査の解釈におけるMLモデルの有用性は公表されているが、しばしば実験室で評価される。 実世界評価の重要性は、これらのモデルの臨床環境への翻訳の成功と失敗を文書化したケーススタディによって最もよく示される。 これらの技術の臨床導入のための重要な前提条件は、現実世界の状況下で一般化可能なMLモデルのパフォーマンスを示すことである。 本研究の目的は,非コントラストCTスキャンを用いて頭蓋内出血(ICH)を検出することで,医療画像のMLモデルの一般化が可能であることを実証することである。 21,784回のRSNA頭蓋内出血CTデータを用いてMLモデルを訓練し, 当院の重度外傷と神経外科センターから得られた外的評価データセットを用いて一般化性を評価した。 この実世界の外部バリデーションデータセットは,2019年に当科で実施した全頭部ctスキャン(n = 5,965)を除外することなく実施した。 このモデルでは、AUCは98.4%、感度は98.8%、特異度は98.0%であった。 外部検証では、AUCは95.4%、感度は91.3%、特異性は94.1%であった。 トレーニングデータセットと時間的・地理的に異なる実世界の外部検証データセットを用いてMLモデルを評価することは、医療画像応用においてMLの一般化性が達成可能であることを示す。

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