根据8月29日在线发表在《美国医学会杂志网络开放版》(JAMA Network Open)上的一项研究，一项国际竞赛导致了算法的开发，这些算法提供了可行、快速、准确的方法来量化类风湿关节炎(RA)的关节损伤。
来自阿拉巴马大学伯明翰分校的孙东梅博士，m.s.p.h.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例患者的674组影像学资料)被用于训练(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非常接近专家策划的夏普-范德海伊德的分数。这一发现是基于加权均方根误差(RMSE)指标得出的，该指标使用了来自26名参与者(来自7个国家的团队)的173份提交材料，用于排行榜回合和最终评估的13份提交材料。三个子挑战的顶级团队的加权rmse分别为0.44、0.38和0.43。挑战后的独立验证证实了三个亚挑战中最高团队的重现性，估计一致性指数分别为0.71、0.78和0.82。
作者写道:“这些发现表明，在改进和验证更大的队列后，这些算法单独或结合可以纳入电子健康记录，有助于更知情和更精确的RA管理。”
