Die Neubewertung der Schwere von Krankheiten

In der klinischen Medizin kategorisieren wir oft Zustände oder Symptome in Gruppen wie normal, mild, moderat und schwer. Das hilft bei der Kommunikation und bei Behandlungsentscheidungen. Allerdings können diese Kategorien eine komplexere Wahrheit verschleiern: die Schwere einer Krankheit existiert oft auf einer kontinuierlichen Skala statt in klaren Kästchen. Zum Beispiel könnten zwei Patienten, die als "mild" eingestuft werden, tatsächlich an unterschiedlichen Punkten der Schwere-Skala stehen.

Durch die Verwendung detaillierter Scores anstelle von einfachen Kategorien können wir kleine Veränderungen im Zustand eines Patienten über die Zeit hinweg besser erkennen. Das kann besonders wichtig sein, um Krankheiten zu verfolgen. In diesem Artikel werden wir einen Rahmen diskutieren, um die Schwere von Krankheiten mithilfe detaillierter Scores vorherzusagen, während wir während des Trainingsprozesses für das Modell nur auf diese einfachen Kategorien angewiesen sind.

#Problem mit den aktuellen Kategorien

Viele Klinische Variablen werden als diskrete Kategorien erfasst. Allerdings entwickeln sich reale Bedingungen oft auf einem kontinuierlichen Spektrum. Wenn wir diese Bedingungen in Kategorien simplifizieren, verlieren wir wertvolle Informationen. Zum Beispiel, wenn zwei Patienten in die gleiche Kategorie fallen, werden sie während der Analyse gleich behandelt, selbst wenn sie unterschiedliche Schweregrade aufweisen.

Deep Learning (DL) ist ein beliebtes Tool zur Analyse medizinischer Bilder geworden. Diese Modelle können aus grossen Datenmengen lernen und haben in Aufgaben wie der Krankheitsdetektion grosse Erfolge gezeigt. Aktuelle Ansätze betrachten jedoch oft die Vorhersage der Krankheits-Schwere als reguläre Klassifikationsaufgabe, was die komplexere Natur des Problems übersehen kann.

#Warum kontinuierliche Scores wichtig sind

Die Verwendung kontinuierlicher Scores anstelle von diskreten Kategorien kann mehrere Vorteile bieten:

1. Änderungen erkennen: Kontinuierliche Scores ermöglichen es uns, kleine Veränderungen innerhalb einer Kategorie zu erkennen. Beispielsweise könnte sich der Zustand eines Patienten verschlechtern, ohne in eine neue Kategorie überzugehen. Solche Veränderungen können entscheidend für zeitgerechte Interventionen sein.

2. Bessere Patienten-Stratifizierung: Detaillierte kontinuierliche Scores können helfen, Patienten zu identifizieren, die nahe an Entscheidungsgrenzen liegen, was präzisere Behandlungen ermöglicht.

3. Anpassungsfähigkeit an Veränderungen: Medizinische Perspektiven darüber, was verschiedene Schweregrade ausmacht, können sich im Laufe der Zeit ändern. Kontinuierliche Scores können sich besser an diese Veränderungen anpassen als starre Kategorien.

4. Fairness in der Behandlung: Modelle, die kontinuierliche Scores ausgeben, behandeln ähnliche Patienten eher vergleichbar, besonders wenn sie nahe an Schwellenwerten zwischen Kategorien liegen.

#Frühere Bemühungen

Einige frühere Studien haben versucht, kontinuierliche Schwere-Scores mithilfe herkömmlicher Klassifikationsmethoden vorherzusagen. Ein Ansatz bestand darin, Ausgaben von Modellen zu aggregieren, um einen kontinuierlichen Score zu erstellen, aber das kann zu instabilen Vorhersagen führen. Andere Methoden, wie Siamese-Netzwerke, haben durch den Vergleich von Bildern mit einem Referenzsatz vielversprechende Ergebnisse gezeigt, aber ihre Leistung wurde nicht umfassend gegen andere Methoden getestet.

#Studienziel

Unser Ziel ist es, Wege zu finden, um Modelle zu entwickeln, die genaue kontinuierliche Scores vorhersagen können, während sie nur die verfügbaren einfachen Kategorien zum Trainieren verwenden. Wir werden bewerten, wie gut diese Modelle im Vergleich zu detaillierteren Expertenbewertungen abschneiden.

Wir werden drei Bereiche medizinischer Zustände betrachten:

1. Retinopathie der Frühgeborenen (ROP): Eine Erkrankung bei frühgeborenen Säuglingen, die zur Erblindung führen kann.
2. Knie-Osteoarthritis: Eine chronische Erkrankung, die das Kniegelenk betrifft.
3. Brustdichte: Die Menge an faserferngesundem Gewebe in der Brust, die das Krebsrisiko anzeigen kann.

Diese Bereiche bieten diverse Herausforderungen für die Vorhersage der Schwere und ermöglichen es uns, unser Rahmenwerk in verschiedenen Szenarien zu testen.

#Methoden der Studie

#Datensammlung

Wir haben Datensätze zu jedem Zustand gesammelt. Für ROP verwendeten wir Bilder aus einem Set, das in drei Schweregrade kategorisiert wurde. Für Knie-Osteoarthritis sammelten wir Bilder, die von "keine" bis "schwer" mit einer gängigen Skala bewertet wurden. Schliesslich wurden die Bewertungen der Brustdichte aus Mammogrammen entnommen, die in verschiedene Dichtegrade kategorisiert wurden.

#Modellentwicklung

Wir trainierten verschiedene Arten von Modellen, darunter:

• Multi-Class-Klassifikation: Modelle, die eine von mehreren Kategorien vorhersagen.
• Ordinale Klassifikation: Modelle, die die Reihenfolge der Kategorien berücksichtigen.
• Regression: Modelle, die Kontinuierliche Werte vorhersagen.
• Siamese-Modelle: Modelle, die Bildpaare vergleichen, um Ähnlichkeiten zu bewerten.

Alle Modelle wurden trainiert, um die verfügbaren Kategoriedaten zu nutzen und generierten kontinuierliche Scores, um die zugrunde liegende Schwere darzustellen.

#Bewertungsmetriken

Wir massen die Leistung unserer Modelle anhand ihrer Fähigkeit, Scores vorherzusagen, die mit den Expertenbewertungen übereinstimmten. Wir verglichen die vorhergesagten Scores mit:

1. Spearmans Rangkorrelationskoeffizient: Um zu bestimmen, wie gut die vorhergesagten Scores mit den Experten-Rankings übereinstimmten.
2. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE): Um den Unterschied zwischen vorhergesagten und Experten-Scores zu quantifizieren.
3. AUC (Area Under the Curve): Zur Bewertung der Klassifikationsgenauigkeit bei der Identifizierung von Fällen.

#Ergebnisse

#Erkenntnisse über die Bedingungen hinweg

Über alle drei Bedingungen hinweg schnitten Modelle, die die Beziehungen zwischen den Kategorielabels berücksichtigten, besser ab als herkömmliche Modelle, die Kategorien als getrennt behandelten. Insbesondere produzierten Modelle, die kontinuierliche Scores vorhersagten, Ergebnisse, die eine stärkere Korrelation mit den Expertenbewertungen aufwiesen.

1. Retinopathie der Frühgeborenen: Kontinuierliche Scores, die durch ordinale Klassifikation erzeugt wurden, zeigten eine starke Korrelation mit den Expertenbewertungen.

2. Knie-Osteoarthritis: Die kontinuierlichen Ausgaben der Regressionsmodelle korrelierten gut mit den Experten-Rankings und zeigten ihren Nutzen bei der Dateninterpretation.

3. Brustdichte: Die prognostische Genauigkeit der kontinuierlichen Scores stimmte ebenfalls gut mit den Expertenbewertungen überein, was darauf hinweist, dass unsere Methode komplexe Bewertungen der Brustdichte bewältigen kann.

#Einfluss von MC Dropout

Modelle, die eine Technik namens Monte Carlo (MC) Dropout verwendeten – wo Dropout-Schichten sowohl während des Trainings als auch beim Testen verwendet werden – schnitten durchweg besser ab als diejenigen, die diese Technik nicht nutzten. Das deutet darauf hin, dass MC Dropout die Fähigkeit des Modells verbessert, zuverlässigere kontinuierliche Vorhersagen zu erzeugen.

#Diskussion

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung kontinuierlicher Scores, während man während des Modelltrainings auf diskrete Kategorien angewiesen ist, nicht nur machbar ist, sondern auch bedeutende klinische Einblicke liefern kann.

#Bedeutung kontinuierlicher Vorhersagen

Die Unterschiede in den Modellleistungen heben die Wichtigkeit hervor, die kontinuierliche Natur klinischer Variablen zu berücksichtigen. Diskrete Kategorien können zu stark vereinfacht werden und führen zu einem Verlust an Detail, um die Bedingungen der Patienten zu verstehen.

#Anpassungsfähige Strategien

Dieses Rahmenwerk ermöglicht massgeschneiderte Ansätze zur Modellentwicklung, die besonders in klinischen Umgebungen nützlich sein können. Indem wir die Einschränkungen einfacher Kategorien erkennen und die Vorteile kontinuierlicher Scores nutzen, bieten wir ein raffinierteres Instrument für Kliniker.

#Zukünftige Richtungen

Es gibt noch Herausforderungen, die vor uns liegen. Wir müssen die Qualität der Trainingsdaten berücksichtigen, einschliesslich potenzieller Verzerrungen und Variabilität zwischen Expertenbewertungen. Zukünftige Studien können untersuchen, wie unterschiedliche Datenarten die Ergebnisse der Modelle und die Vorhersagen, die sie generieren, beeinflussen könnten.

#Fazit

In dieser Arbeit haben wir einen Rahmen etabliert, der die Vorhersage kontinuierlicher Schwere-Scores von Krankheiten ermöglicht, indem nur diskrete ordinale Labels für das Modelltraining verwendet werden. Unser Ansatz erhöht erheblich das Potenzial für eine frühere Erkennung des Krankheitsverlaufs und unterstützt personalisierte Behandlungspläne. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Training von Modellen mit Fokus auf kontinuierliche Scores zu besseren Ergebnissen bei klinischen Bewertungen führen kann, was letztendlich der Patientenversorgung zugutekommt.

#Danksagungen

Wir danken verschiedenen Beitragsleistern und Institutionen, die diese Forschung unterstützt haben. Ihre Bemühungen haben es ermöglicht, diese wichtigen klinischen Herausforderungen zu erkunden und Lösungen zu entwickeln, die potenziell die Ergebnisse für Patienten verbessern können.

#Interessen-Konflikt

Die Autoren erklären, dass es keine konkurrierenden Interessen gibt.

#Verfügbarkeit von Code und Daten

Der Code zum Trainieren der Modelle ist online verfügbar, während die in dieser Studie verwendeten Datensätze über ausgewiesene Forschungsplattformen zugänglich sind, unter Berücksichtigung der Datenschutzbestimmungen.

#Autorenbeiträge

Die Studie war eine gemeinsame Anstrengung des Forschungsteams, mit Beiträgen in verschiedenen Bereichen, von Design über Datenanalyse bis hin zu Manuskriptentwurf und -revision.

#Verteilung der Datensatz-Labels

#Retinopathie der Frühgeborenen

• Gesamtbilder: 5511
• Normal: 4535
• Pre-plus: 804
• Plus: 172

#Knie-Osteoarthritis

• Gesamtbilder: 14173
• Keine OA: 5793
• Zweifelhaft OA: 2156
• Milde OA: 2355
• Mässige OA: 2604
• Schwere OA: 1265

#Brustdichte

• Gesamtbilder: 108230
• Fettig: 12428
• Zerstreut: 47909
• Heterogen dicht: 41325
• Dicht: 6568

#Trainingsparameter der Modelle

Die Modelle wurden mit ausgewogenem Klassensampling und verschiedenen Datenaugmentierungstechniken trainiert, um ihre Leistung zu verbessern. Jede Bedingung hatte spezifische Trainingssetups, die unterschiedliche Architekturen und Parameter basierend auf der einzigartigen Natur der Daten umfassten.

#Fazit

Die Ergebnisse dieser Studie betonen die Bedeutung der Anerkennung der zugrunde liegenden kontinuierlichen Natur klinischer Variablen bei der Entwicklung von Vorhersagemodellen. Indem wir über starre Kategorien hinausgehen und kontinuierliche Scores erkunden, können wir die Beurteilung und das Management verschiedener medizinischer Zustände erheblich verbessern, was letztendlich der Patientenversorgung und den Ergebnissen zugutekommt.