Endoscopic prediction of submucosal invasion in Barrett’s cancer with the use of artificial intelligence: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The accurate differentiation between T1a and T1b Barrett's-related cancer has both therapeutic and prognostic implications but is challenging even for experienced physicians. We trained an artificial intelligence (AI) system on the basis of deep artificial neural networks (deep learning) to differentiate between T1a and T1b Barrett's cancer on white-light images. METHODS: Endoscopic images from three tertiary care centers in Germany were collected retrospectively. A deep learning system was trained and tested using the principles of cross validation. A total of 230 white-light endoscopic images (108 T1a and 122 T1b) were evaluated using the AI system. For comparison, the images were also classified by experts specialized in endoscopic diagnosis and treatment of Barrett's cancer. RESULTS: The sensitivity, specificity, F1 score, and accuracy of the AI system in the differentiation between T1a and T1b cancer lesions was 0.77, 0.64, 0.74, and 0.71, respectively. There was no statistically significant difference between the performance of the AI system and that of experts, who showed sensitivity, specificity, F1, and accuracy of 0.63, 0.78, 0.67, and 0.70, respectively. CONCLUSION: This pilot study demonstrates the first multicenter application of an AI-based system in the prediction of submucosal invasion in endoscopic images of Barrett's cancer. AI scored equally to international experts in the field, but more work is necessary to improve the system and apply it to video sequences and real-life settings. Nevertheless, the correct prediction of submucosal invasion in Barrett's cancer remains challenging for both experts and AI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».