P198 Practical deep learning tool for the scoring of ulcerative colitis disease activity in central reading
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Central Reading Org.& the pharma industry employ subject matter experts(SMEs)to score videos from sites participating in clinical trials for Ulcerative Colitis(UC).As we are developing Artificial Intelligence(AI)models for scoring purposes,we need to build a new software interface that can incorporate these AI models to aid SMEs,making their determination of the scores for each segment of the video & for the video as a whole.We propose a system that reduces the time for SMEs to review & score videos,improving the accuracy of scoring,with the help of our AI models. Methods We built a web-based interface supported by our AI models which can read,write multiple databases & data stores to read & display videos to be scored by a central reader, as well as the associated metadata required to improve the process.User interface shows a timeline with markers for the segments of the colon,with sections that are blurry,poorly prepped,or unscorable highlighted in different colours.While we could also highlight sections of the video with the precise score assigned to it by the AI,this would bias the central reader’s opinion.We hide the precise score generated by our AI models & instead display 3 colours for low,medium or high disease activity.When a video is loaded to be read by the user,the playback marker is set to the first high disease activity section based on known medical indexes such as the Mayo Endoscopic Subscore(MES) & UCEIS(Ulcerative Colitis Endoscopic Index of Severity),usually consists of a few seconds of video & that video is played back continuously in a loop until the reader selects the appropriate score for that section.When the reader saves the section,the software immediately moves the video cursor to the highest scored section of the video.That way the central reader can review only the relevant portions of the video to confirm the score assigned to each segment.If the central reader’s scores do not align well with the AI scores then the software continues to show more sections of the video to the user,including sections it may have labeled as unscorable,that may be scorable. Results The review of the system by 3 key opinion leaders,user experience was positive.Not only does the system allow the reader’s attention to be more efficiently used,but the interface allows both AI & central reader scores to be saved,allowing for the latter to be used iteratively to re-train & improve the underlying AI model(s).Our tool was also used by a gastroenterologist specialist in order to perform video quality assessment & colon sections scoring. Conclusion We developed an AI tool that can be used to improve the efficiency & accuracy of the central reading process in clinical trials for UC.Further work is ongoing to improve the interface.
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 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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,011 |
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 ».