An ensemble learning model for detection of pulmonary hypertension using electrocardiogram, chest X-ray, and brain natriuretic peptide
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Le résumé fourni par la source
Abstract Aims Delayed diagnosis of pulmonary hypertension (PH) is a known cause of poor patient prognosis. We aimed to develop an artificial intelligence (AI) model, using ensemble learning method to detect PH using electrocardiography (ECG), chest X-ray (CXR), and brain natriuretic peptide (BNP), facilitating accurate detection and prompting further examinations. Methods and results We developed a convolutional neural network model using ECG data to predict PH, labelled by ECG from seven institutions. Logistic regression was used for the BNP prediction model. We referenced a CXR deep learning model using ResNet18. Outputs from each of the three models were integrated into a three-layer fully connected multimodal model. Ten cardiologists participated in an interpretation test, detecting PH from patients’ ECG, CXR, and BNP data both with and without the ensemble learning model. The area under the receiver operating characteristic curves of the ECG, CXR, BNP, and ensemble learning model were 0.818 [95% confidence interval (CI), 0.808–0.828], 0.823 (95% CI, 0.780–0.866), 0.724 (95% CI, 0.668–0.780), and 0.872 (95% CI, 0.829–0.915). Cardiologists’ average accuracy rates were 65.0 ± 4.7% for test without AI model and 74.0 ± 2.7% for test with AI model, a statistically significant improvement (P < 0.01). Conclusion Our ensemble learning model improved doctors’ accuracy in detecting PH from ECG, CXR, and BNP examinations. This suggests that earlier and more accurate PH diagnosis is possible, potentially improving patient prognosis.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- An ensemble learning model for detection of pulmonary hypertension using electrocardiogram, chest X-ray, and brain natriuretic peptide
- Date Crossref
- 16/01/2025
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Tokyo Hospital Department of Cardiovascular Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Mitsui Memorial Hospital Division of Cardiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Asahi General Hospital Department of Cardiovascular Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Sakakibara Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Jichi Medical University Saitama Medical Center pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Jichi Medical University Saitama Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Juntendo University Urayasu Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Tokyo Bay Urayasu Ichikawa Medical Center Department of Cardiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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JR Tokyo General Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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NTT Medical Center Department of Cardiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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The University of Tokyo Department of Advanced Cardiology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sakakibara Heart Institute Department of Cardiology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Department of Cardiovascular Medicine — University of Tokyo Hospital, Division of Cardiology — Mitsui Memorial Hospital et Department of Cardiovascular Medicine — Asahi General Hospital, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.