Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia during Colonoscopy: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Aims Artificial intelligence by computer-aided Detection (CADe) of colorectal neoplasia during colonoscopy may increase adenoma detection rates (ADR). We quantified benefit and harms of CADe in randomized trials. Methods We searched MEDLINE, EMBASE, and Scopus databases until September 2022 for randomized trials comparing CADe assisted with standard colonoscopy for polyp and cancer detection. Main outcome for CADe benefits were Per-patient and per-polyp adenoma detection rates (ADR), adenomas detected per colonoscopy (APC), Advanced Adenoma (>10 mm, high-grade dysplasia, villous histology), Serrated lesion (SPC). For CADe harms were number of polypectomies for non-neoplastic lesions and withdrawal time. Results Seventeen randomized trials on 16,024 patients were included. ADR was higher in theCADe group than in the standard group (45.,3% versus 37.,9%; RR 1.28 [95% CI 1.17-1.40];moderate low certainty evidence). The serrated lesion per-colonoscopywas also higher in the CADe group (MD, 0.028 [95% CI: 0.010; 0.046] moderate certaintyevidence). More non-neoplastic polyps were removed in the CADe than the standard group (0.4182vs. 0.282 per colonoscopy, MD: 0.1364; 95% CI, 0.063-0.2109; low certainty evidence) in a similarmean withdrawal time (MD: 0.36 minutes,95% CI, 0.04– 0.68, moderate certainty evidence). Conclusions The use of CADe for polyp detection during colonoscopy results in increased adenoma detection, but also higher rates of unnecessary removal non-neoplastic polyps Publication History Article published online: 14 April 2023 © 2023. European Society of Gastrointestinal Endoscopy. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».