Quantifying Impairment and Disease Severity Using AI Models Trained on Healthy Subjects

要約

機能障害と疾患の重症度の自動評価は、データ駆動型医療における重要な課題です。
私たちは、健康な人のみを対象としてトレーニングされた AI モデルを活用して、この課題に対処するための新しいフレームワークを提案します。
異常の信頼度に基づく特徴付け (COBRA) スコアは、障害のある患者または病気の患者を提示した場合のこれらのモデルの信頼度の低下を利用して、健康な集団からの逸脱を定量化します。
私たちは COBRA スコアを適用して、脳卒中患者の上半身障害に関する現在の臨床評価の重要な限界に対処しました。
ゴールドスタンダードのフグルマイヤー評価（FMA）では、訓練を受けた評価者による 30 ～ 45 分間の対面投与が必要ですが、これによりモニタリングの頻度が制限され、医師がリハビリテーションプロトコルを各患者の進行状況に適応させることができなくなります。
1 分以内に自動的に計算される COBRA スコアは、ウェアラブル センサーという 2 つの異なるデータ モダリティに対する独立したテスト コホートの FMA と強い相関があることが示されています ($\rho = 0.845$、95% CI [0.743,0.908])
およびビデオ ($\rho = 0.746$、95% C.I [0.594, 0.847])。
他の症状に対するアプローチの一般化可能性を実証するために、磁気共鳴画像スキャンから変形性膝関節症の重症度を定量化するために COBRA スコアも適用され、ここでも独立した臨床評価との有意な相関が得られました ($\rho = 0.644$、95% C.I
[0.585,0.696])。

要約(オリジナル)

Automatic assessment of impairment and disease severity is a key challenge in data-driven medicine. We propose a novel framework to address this challenge, which leverages AI models trained exclusively on healthy individuals. The COnfidence-Based chaRacterization of Anomalies (COBRA) score exploits the decrease in confidence of these models when presented with impaired or diseased patients to quantify their deviation from the healthy population. We applied the COBRA score to address a key limitation of current clinical evaluation of upper-body impairment in stroke patients. The gold-standard Fugl-Meyer Assessment (FMA) requires in-person administration by a trained assessor for 30-45 minutes, which restricts monitoring frequency and precludes physicians from adapting rehabilitation protocols to the progress of each patient. The COBRA score, computed automatically in under one minute, is shown to be strongly correlated with the FMA on an independent test cohort for two different data modalities: wearable sensors ($\rho = 0.845$, 95% CI [0.743,0.908]) and video ($\rho = 0.746$, 95% C.I [0.594, 0.847]). To demonstrate the generalizability of the approach to other conditions, the COBRA score was also applied to quantify severity of knee osteoarthritis from magnetic-resonance imaging scans, again achieving significant correlation with an independent clinical assessment ($\rho = 0.644$, 95% C.I [0.585,0.696]).

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