据 8 月 29 日在线发表在JAMA Network Open上的一项研究，一项国际竞赛促成了算法的开发，这些算法提供了可行、快速和准确的方法来量化类风湿性关节炎 (RA) 的关节损伤。
来自阿拉巴马大学伯明翰分校的 Dongmei Sun 博士和 MSPH 及其同事设计并实施了一项国际众包竞赛，以促进机器学习方法的发展，以量化 RA 中的放射损伤。来自两项临床研究的数据(来自 562 名患者的 674 组放射影像)用于训练(367 组)、排行榜(119 组)和最终评估(188 组)。
研究人员发现，获胜的算法产生的分数与专家策划的 Sharp-van der Heijde 分数非常接近。这一发现基于加权均方根误差 (RMSE) 指标，使用来自 26 名参与者(七个国家的团队)的 173 份提交用于排行榜轮次和 13 份提交用于最终评估。三个子挑战的顶级团队获得了 0.44、0.38 和 0.43 的加权 RMSE。挑战后独立验证证实了可重复性，三个子挑战中的每一个的顶级团队的估计一致性指数分别为 0.71、0.78 和 0.82。
“这些发现表明，在对更大的队列进行改进和验证后，这些算法可以单独或结合使用并纳入电子健康记录，从而有助于更明智和更精确地管理 RA，”作者写道。
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