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An artificial intelligence tool that may assist with interpretation of rapid plasma reagin test for syphilis: Development and on-site evaluation - 08/04/25

Doi : 10.1016/j.jinf.2025.106454 
Jiaxuan Jin a, Yan Han a, b, , Yueping Yin a, b, Bangyong Zhu c, Guanqun Wang d, Wenjie Lu a, Hongchun Wang a, b, Kai Chen a, b, Xiaoyu Zhu a, b, Wenqi Xu a, b, Hedan Yang a, Xiangsheng Chen a, b, Yin Yang a, , Tong Lin a, e,
a Hospital for Skin Diseases, Institute of Dermatology, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Jiangwangmiao Street 12, Xuanwu District, Nanjing 210042, Jiangsu, China 
b National Center for Sexually Transmitted Disease Control, Chinese Center for Disease Control and Prevention, Jiangwangmiao Street 12, Xuanwu District, Nanjing 210042, Jiangsu, China 
c Dermatology Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Chenxi Street 3, Xixiangtang District, Nanning 530007, Guangxi Zhuang Autonomous Region, China 
d Anhui Provincial Center for Disease Control and Prevention, Tunxi Street 435, Baohe District, Hefei 230022, Anhui, China 
e Jiangsu Key Laboratory of Molecular Biology for Skin Diseases and STIs, Institute of Dermatology, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Nanjing 210042, Jiangsu, China 

Corresponding authors at: Hospital for Skin Diseases, Institute of Dermatology, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Jiangwangmiao Street 12, Xuanwu District, Nanjing 210042, Jiangsu, China.Hospital for Skin Diseases, Institute of Dermatology, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical CollegeJiangwangmiao Street 12, Xuanwu DistrictNanjingJiangsu210042China

Summary

Objectives

The rapid plasma reagin (RPR) test, a traditional method for diagnosing syphilis and evaluating treatment efficacy, relies on subjective interpretation and requires high technical proficiency. This study aimed to develop and validate a user-friendly RPR-artificial intelligence (AI) interpretative tool.

Methods

A dataset comprising 600 images of photographed RPR cards from 276 negative and 223 positive RPR samples was used for model development. The reference result was based on consistent interpretations by at least two out of three experienced laboratory personnel. Then an interpretative model was developed using deep learning algorithms and loaded into smartphones for on-site interpretation at two clinical centers from October 2023 to April 2024.

Results

The model demonstrated an accuracy of 82·67% (95% CI 71·82%–90·09%) for reactive circles and 84·44% (95% CI 69·94%–93·01%) for non-reactive circles. In the field study, 669 specimens showed a sensitivity of 94·85% (95% CI 89·29%–97·73%), specificity of 91·56% (95% CI 88·78%–93·71%), and concordance of 92·23% (95% CI 89·87%–94·09%). The positive predictive value was 74·14% (95% CI 66·86%–80·33%) and negative predictive value was 98.59% (95% CI 96·98%–99·38%).

Conclusions

The tool assists in RPR interpretation standardization, enabling data traceability, and quality control for remote and underdeveloped areas.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Syphilis, Rapid plasma reagin, Interpretation


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Vol 90 - N° 4

Article 106454- avril 2025 Retour au numéro
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