Dr. Yona Vaisbuch @RambamHCC moderating the meeting.
Dr. Noa Dagan @ClalitResearch@BenGurionUni talking about prediction models in healthcare (no COVID19 allowed). Integrating models in the clinic is an ongoing struggle. Clalit developed novel platform to solve this.
Calibrating is a critical performance measure. Calibration may be noisy on subpopulation. Developed a multicalibration method to solve this. ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/P…
How do we choose candidates for intervention? Should we add features to increase diversity? No good answers yet, but we have to be accountable and fair.
Now up Dr. David Golan #VizAI on identifying stroke as soon as possible. If we capture it early we can save from its devastating outcomes. Every minute of delay 1.9 neurons die, 4.2 days of disability, $1060 additional costs.
How do you evaluate the impact of an AI solution? For causality you need an RCT, but hard expensive and logistical nightmare. Here isn’t really possible to randomize. Stepped wedged cluster RCT can solve this - randomly install the technology in hospitals.
Testing the prediction model across all hospitals, not just top academic centers. Important to understand that quality of data might be very different.
Dr. Irit Gat-Viks @TelAvivUni on creating baseline clinical states of health to develop risk predictors of complex diseases.
Its getting dark outside. Tel-Aviv lights from above.
The 2d map of clinical states can differentiate between patients in different conditions. Focused on atherosclerosis and found that after correcting to its clinical states the biomarkers are not indicative.
Ending with a panel with the speakers. How to go from basic research to clinical impact?
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
🚨New preprint alert. GPT-4 has been shown to work well for diagnostics, but rarely as a clinical decision-support tool. In joint work with @ShellyShahar from @RambamHCC we used it to decide how to treat patients with stroke. How did it do? Amazingly well! medrxiv.org/content/10.110…
We collected 100 cases of patients arriving at the ER with stroke symptoms. The data was routine ER charts, notes, and brain CT evaluations. Outcomes were whether the patient was treated, and if so with EVT, tPA or both. An expert also reviewed the cases and made his evaluations.
For each patient we asked GPT-4 whether to treat or monitor and with which treatment. We designed the prompt to return a scaled response (1-7) instead of yes/no. This had many advantages: identify uncertainty, use ROC-AUC, and reduce hallucinations by replicating the question.
ראיתי פה ממש מעט על החדשות המדהימות שפורסמו בשבוע שעבר על הניסוי של GRAIL, וחשבתי שכדאי לכתוב על זה.
לפני שבוע פורסמו התוצאות הסופיות של ניסוי קליני ענק שכלל 6,662 איש מעל גיל 50 לגילוי מוקדם של סרטן. בניסוי, ביצעו בדיקת דם שבודקת סמנים אפיגנטיים על דנ״א חופשי, >>
והתוצאות מדהימות! 92 איש קיבלו תוצאה חיובית, ול-35 מהם הסתבר שבאמת יש סרטן. זה PPV של 38% שזה בלתי נתפס, בטח ביחס למה שהיה עד היום. הבדיקה הזו, שנקראת Galleri, יכולה לזהות 50 סוגי סרטן שונים, וזה ממש גיים צ׳יינגר.
הבדיקה מגלה את המחלה בשלבים מאוד מוקדמים, שבהם הטיפולים מאוד אפקטיביים. היא גם מגלה את המחלה בסוגי סרטן שאין בהם בכלל בדיקה רוטינית (כמו ממוגרפיה ודם בצואה) ולכן מזוהות בדרך כלל בשלבים מאוחרים מדי (למשל סרטן לבלב). news-medical.net/news/20220913/…
Real word cancer data meetup by #DMCI on the roof of VIM in TLV.First speaker is @IdoWolf1 talking about their use of RWD in @tasmc1.
Not your regular academic meeting 😉
Next up Dr. Shlomit Farkash-Amar @FarkashShlomit from Carelon Israel. Shlomit talks about how RWD can complement RCT to improve clinical decision making in oncology.
קראתי את דיוני הועדה ואת הנתונים שהציגו מודרנה ופייזר, וצריך להודות שמתנגדי החיסונים צודקים הפעם בביקורת שלהם. הם כמובן איבדו אותנו בזעקות הזאב זאב שלהם לאורך כל הדרך, וברור שכלל לא מעניין אותם הנתונים האמיתיים, אבל הפעם יש אמת בכך שהניסויים הקליניים לא מרשימים בלשון המעטה. >>
הניסוי הקליני של פייזר כשל. ראשית ניתן לראות את הנוגדנים המנטרלים: לא היתה תגובה אחרי שתי מנות מול אומיקרון. כדי להציל את הניסוי הם הוסיפו מנה שלישית (שלא היתה בתוכנית המקורית) ושם כן ראו תגובה מול אומיקרון.
אבל מספר הילדים שקיבלנו מנה שלישית, וזמן המעקב אחריהם היה קצר ולכן המספר של 80% הגנה מבוסס על בסך הכל 10 ילדים שנדבקו משתי הקבוצות ובעל סטיית תקן של 14%-97%. זו תוצאה שלילית.
In this paper, we introduced #SingleR, an R package for annotating cells in scRNA-seq data, and used it to identify a novel transitional profibrotic macrophage state. bioconductor.org/packages/relea…
This couldn't have happened without the help of Aaron Lun who took it upon himself to rewrite the package for @Bioconductor, continues to maintain it, and wrote this awesome SingleR book. bioconductor.org/books/release/…
עברתי בקצרה על המאמר. בסך הכל מאמר מעניין, ואני חושב ששימוש בקריאות למד״א זו בהחלט תוספת ראויה.
כבר דיברנו בעבר על כל החולשות של מאמר מהסוג הזה - נתונים אגרטיביים ואין מידע אישי על חיסונים, סיווג קריאות של מד״א, ועוד ועוד. אבל עכשיו כשיש נתונים אפשר גם להתייחס לנתונים >>
בעיני המודלים הסטטיסטיים על 5 החודשים של 2019 ל-2021 או על שנה שלמה הם חלשים מאוד ולא מעניינים. קל לראות מ-figure 1 שמספר הקריאות לא תלוי בזמן של השנה (ב-2019 היו מעט בינואר-מאי והרבה ביולי-דצמבר). זאת לא השוואה מעניינת. הסתכלות רציפה כן מעניינת ורואים את השיא בפברואר 2021.
השיא של מספר הקריאות לדום לב (אדום) בתקופה הזו קורה בדיוק בזמן מבצע החיסונים. בזום על תקופת החיסונים (סגול מנה 1, כחול מנה 2) רואים שהפיק האדום מגיע בדיוק עם הפיק של מנה 2 וזה מתאים למחקרים של משה״ב שרוב מקרי המיוקרדיטיס הגיעו כשבועיים אחרי מנה 2. אבל גם רואים פיק במאי, מה קרה?