PMO-10 Survey on the use of artificial intelligence in IBD patients in the USA and UK
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> Artificial intelligence (AI) is making rapid in-roads in various aspects of gastroenterology (GI). Early studies have shown potential for the use of AI in the diagnosis and management of inflammatory bowel disease (IBD). Our aim was to explore the current understanding of clinicians for the role of AI in GI and IBD in particular. <h3>Methods</h3> A 15-question survey was developed in consultation amongst the authors and distributed to members of the American College of Gastroenterology (ACG) & British Society of Gastroenterology (BSG) in May 2020. The questionnaire was approved by the ACG Research Committee and the BSG IBD Committee for the USA and the UK, respectively. Data was analysed using R software Version 3.5.2. <h3>Results</h3> A total of 249 members (USA-175, UK-74) responded. IBD surveillance colonoscopies were being performed by 84.7%. A total of 171 (68.7%) respondents were aware of the potential use of AI in GI. Specifically, 140 (81.9%) were aware of current use of AI for colonic polyp detection, 82 (47.9%) for Barrett’s surveillance, 72 (42.1%) for capsule endoscopy, 41 (24%) in early gastric cancer detection and 7 (4.1%) for IBD. Furthermore, 86.5% thought that AI could potentially improve IBD care in the future. The 3 most unmet needs in surveillance colonoscopy in patients with IBD were appropriate surveillance intervals (58.6%); accurate histopathology and dysplasia detection (57.4%); and yield from different biopsy protocols (51.4%). Suggested areas for use of AI in IBD were real time assessment and endoscopic scoring (73.1%), earlier detection of colorectal cancer (70.2%), facilitating ‘personalised’ care (50.9%) and distinguishing Crohn’s disease from ulcerative colitis at index colonoscopy (31.6%). Respondents projected that AI would be available in clinical practice for IBD soon; 13.4% in <1 year; 34.5% < 2 years and 52.1% < 5 years. The potential perceived barriers for use of AI in gastroenterology were cost (66.7%), uncertainty about technology (61.4%) and access to AI courses (47.3%). Respondents had concerns regarding patient safety with use of AI (26.3%) and concerns regarding patient confidentiality (39.8%). <h3>Conclusions</h3> There is a high level of awareness for AI in polyp detection but significantly less in IBD. Respondents felt that AI could improve endoscopic assessment in IBD, dysplasia surveillance and aid personalised care. Cost, unfamiliarity with AI technology and access to AI courses were perceived as likely barriers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».