MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3130629772 · doi:10.1136/gutjnl-2021-324338

Artificial intelligence in EUS for autoimmune pancreatitis: bias and real life

2021· letter· en· W3130629772 sur OpenAlexaff
Matteo Tacelli, Piera Zaccari, Gabriele Capurso, Paolo Giorgio Arcidiacono

Notice bibliographique

RevueGut · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIgG4-Related and Inflammatory Diseases
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoscopic ultrasoundAutoimmune pancreatitisPancreatitisMalignancyMedicineRadiologyPancreatic cancerConvolutional neural networkPathologyCancerComputer scienceInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diagnosis of autoimmune pancreatitis (AIP) is often challenging and distinguishing it from chronic pancreatitis or pancreatic cancer (PC) could be very difficult. In particular, AIP can present at CT scan, MRI or endoscopic ultrasound (EUS) as a focal mass, sometimes with no other specific peculiarities. Furthermore, current international guidelines1 2 consider EUS only as a way to obtain cyto-histological specimens to exclude malignancy, regardless to its diagnostic capacity based on morphologic aspects. For these reasons, we read with great interest the paper by Marya et al 3 about the possible role of a new EUS-convolutional neural network (EUS-CNN) model for the diagnosis of AIP. In this model, videos and pictures of EUS, accurately preselected by the endosonographers, were evaluated …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGutMême sujetIgG4-Related and Inflammatory DiseasesTravaux en français237 207