論文の概要: Visual Acuity Prediction on Real-Life Patient Data Using a Machine
Learning Based Multistage System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11970v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 21:20:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-28 01:16:39.396533
- Title: Visual Acuity Prediction on Real-Life Patient Data Using a Machine
Learning Based Multistage System
- Title（参考訳）: 機械学習に基づくマルチステージシステムを用いた実生活患者の視力予測
- Authors: Tobias Schlosser, Frederik Beuth, Trixy Meyer, Arunodhayan Sampath
Kumar, Gabriel Stolze, Olga Furashova, Katrin Engelmann, Danny Kowerko
- Abstract要約: 眼科領域では、硝子体手術療法(IVOM)は、加齢性黄斑変性症(AMD)や糖尿病性黄斑浮腫(DME)などの疾患に対して広く用いられる治療である。
本稿では,ドイツの最大医療病院の眼科領域の異なるITシステムを融合した研究対応型データコーパスを開発するためのワークフローを提案する。
提案する多段階システムでは,VA進行を治療群「勝者」,「安定剤」,「損失」の3つに分類する。
深部ニューラルネットワークのアンサンブルを用いたOCTバイオマーカー分類の結果, 分類精度(F1スコア)が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.879504058268139
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In ophthalmology, intravitreal operative medication therapy (IVOM) is
widespread treatment for diseases such as the age-related macular degeneration
(AMD), the diabetic macular edema (DME), as well as the retinal vein occlusion
(RVO). However, in real-world settings, patients often suffer from loss of
vision on time scales of years despite therapy, whereas the prediction of the
visual acuity (VA) and the earliest possible detection of deterioration under
real-life conditions is challenging due to heterogeneous and incomplete data.
In this contribution, we present a workflow for the development of a
research-compatible data corpus fusing different IT systems of the department
of ophthalmology of a German maximum care hospital. The extensive data corpus
allows predictive statements of the expected progression of a patient and his
or her VA in each of the three diseases. Within our proposed multistage system,
we classify the VA progression into the three groups of therapy "winners",
"stabilizers", and "losers" (WSL scheme). Our OCT biomarker classification
using an ensemble of deep neural networks results in a classification accuracy
(F1-score) of over 98 %, enabling us to complete incomplete OCT documentations
while allowing us to exploit them for a more precise VA modelling process. Our
VA prediction requires at least four VA examinations and optionally OCT
biomarkers from the same time period to predict the VA progression within a
forecasted time frame. While achieving a prediction accuracy of up to 69 %
(macro average F1-score) when considering all three WSL-based progression
groups, this corresponds to an improvement by 11 % in comparison to our
ophthalmic expertise (58 %).
- Abstract（参考訳）: 眼科領域では、硝子体手術療法(IVOM)は、加齢性黄斑変性症(AMD)、糖尿病性黄斑浮腫(DME)、網膜静脈閉塞症(RVO)などの疾患に対して広く用いられる。
しかし, 実世界の状況では, 患者は治療にもかかわらず, 何年もの時間スケールで視力の低下に苦しむことが多いが, 視力の予測や, 実生活環境下での劣化の早期発見は不均一で不完全なデータのため困難である。
本稿では,ドイツの最大医療病院の眼科領域の異なるITシステムを融合した研究対応型データコーパスを開発するためのワークフローを提案する。
広範データコーパスは、3つの疾患のそれぞれにおいて、患者とそのVAが予想される進行の予測文を可能にする。
提案する多段階システムでは,vaの進行を治療の「勝利者」,「安定者」,「損失者」の3つのグループに分類した。
深層ニューラルネットワークのアンサンブルを用いたoctバイオマーカーの分類により,分類精度(f1-score)は98%以上となり,不完全なoctドキュメントを完結させながら,より正確なvaモデリングプロセスに活用することが可能となった。
我々のVA予測には、予測時間枠内のVA進行を予測するために、少なくとも4つのVA検査と、同じ期間のOCTバイオマーカーが必要である。
3つのWSLベースの進行群を考慮した場合の予測精度は最大で69 %(マクロ平均F1スコア)に達するが、眼科の専門知識(58 %)と比較して11 %向上した。
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