論文の概要: Artificial Intelligence System for Detection and Screening of Cardiac
Abnormalities using Electrocardiogram Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10301v1
- Date: Fri, 10 Feb 2023 10:54:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 14:16:51.157319
- Title: Artificial Intelligence System for Detection and Screening of Cardiac
Abnormalities using Electrocardiogram Images
- Title(参考訳): 心電図画像を用いた心臓異常検出・スクリーニングのための人工知能システム
- Authors: Deyun Zhang, Shijia Geng, Yang Zhou, Weilun Xu, Guodong Wei, Kai Wang,
Jie Yu, Qiang Zhu, Yongkui Li, Yonghong Zhao, Xingyue Chen, Rui Zhang, Zhaoji
Fu, Rongbo Zhou, Yanqi E, Sumei Fan, Qinghao Zhao, Chuandong Cheng, Nan Peng,
Liang Zhang, Linlin Zheng, Jianjun Chu, Hongbin Xu, Chen Tan, Jian Liu,
Huayue Tao, Tong Liu, Kangyin Chen, Chenyang Jiang, Xingpeng Liu, Shenda Hong
- Abstract要約: 本稿では,実際の心電図画像から心疾患(CA)を検出し,スクリーニングするAIシステムを提案する。
このシステムは、世界中の複数の地域および人口から52,357人の患者の大規模なデータセットで評価された。
本研究は,CA検出およびスクリーニングのための精度,客観的,使いやすさ,高速,低コストなAIシステムの実現可能性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.625471536027693
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The artificial intelligence (AI) system has achieved expert-level performance
in electrocardiogram (ECG) signal analysis. However, in underdeveloped
countries or regions where the healthcare information system is imperfect, only
paper ECGs can be provided. Analysis of real-world ECG images (photos or scans
of paper ECGs) remains challenging due to complex environments or interference.
In this study, we present an AI system developed to detect and screen cardiac
abnormalities (CAs) from real-world ECG images. The system was evaluated on a
large dataset of 52,357 patients from multiple regions and populations across
the world. On the detection task, the AI system obtained area under the
receiver operating curve (AUC) of 0.996 (hold-out test), 0.994 (external test
1), 0.984 (external test 2), and 0.979 (external test 3), respectively.
Meanwhile, the detection results of AI system showed a strong correlation with
the diagnosis of cardiologists (cardiologist 1 (R=0.794, p<1e-3), cardiologist
2 (R=0.812, p<1e-3)). On the screening task, the AI system achieved AUCs of
0.894 (hold-out test) and 0.850 (external test). The screening performance of
the AI system was better than that of the cardiologists (AI system (0.846) vs.
cardiologist 1 (0.520) vs. cardiologist 2 (0.480)). Our study demonstrates the
feasibility of an accurate, objective, easy-to-use, fast, and low-cost AI
system for CA detection and screening. The system has the potential to be used
by healthcare professionals, caregivers, and general users to assess CAs based
on real-world ECG images.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)システムは心電図(ECG)信号解析において専門家レベルの性能を達成した。
しかし、医療情報システムが不十分な未開発国や地域では、紙ECGしか提供できない。
実世界のECG画像(紙ECGの写真やスキャン)の分析は、複雑な環境や干渉のために難しいままである。
本研究では,実際の心電図画像から心疾患(CA)を検出し,スクリーニングするAIシステムを提案する。
このシステムは、世界中の複数の地域および人口から52,357人の患者の大規模なデータセットで評価された。
検出作業において、AIシステムは、それぞれ0.996(ホールドアウトテスト)、0.994(外部テスト1)、0.984(外部テスト2)、0.979(外部テスト3)の受信操作曲線(AUC)の領域を得た。
一方, 心臓科医(R=0.794, p<1e-3), 心臓科医(R=0.812, p<1e-3)の診断には強い相関が認められた。
スクリーニングタスクでは、AIシステムは0.894(ホールドアウトテスト)と0.850(外部テスト)のAUCを達成した。
aiシステムのスクリーニング性能は, 循環器科医より優れていた (ai system (0.846) vs. cardioologist 1 (0.520) vs. cardioologist 2 (0.480))。
本研究は,CA検出およびスクリーニングのための精度,客観的,使いやすさ,高速,低コストなAIシステムの実現可能性を示す。
このシステムは、医療専門家、介護者、一般ユーザによって実際のECG画像に基づいてCAを評価するために使用される可能性がある。
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