A136 EXPLORING ENDOSCOPIST PERCEPTIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE-AIDED COLONOSCOPY: A QUALITATIVE ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Artificial intelligence (AI) is gaining recognition as a promising adjunct in healthcare including gastrointestinal endoscopy. Randomized controlled trials have demonstrated improved polyp detection with computer-aided detection (CADe) systems in colonoscopy. Despite the foreseeable translation of CADe systems into the endoscopy suite, no study to date has explored how introducing this novel technology influences endoscopist perceptions and cognitive processes. Aims To explore how AI assistance impacts endoscopists’ perceptions of and cognitive processes during colonoscopy. Methods Faculty in gastroenterology and general surgery at the University Health Network (Toronto, Canada) were interviewed in April 2023 to explore their baseline perceptions of AI before the planned installation of the Medtronic GI GeniusTM Intelligent Endoscopy Module, an AI polyp detection tool, at Toronto Western Hospital in May 2023. After performing a minimum of 10 colonoscopies using GI GeniusTM, participants were re-interviewed to discuss their perceptions of AI-assisted colonoscopy and how it influenced their cognition during the procedure. Analysis was informed by constructivist grounded theory, whereby interview data were transcribed and coded iteratively using constant comparison to generate themes. Results In this interim constant comparative analysis, 9 participants (6 gastroenterologists and 3 general surgeons) were interviewed to generate 16 interview transcripts (9 pre-exposure and 7 post-exposure; 1 interview pending, 1 participant on leave). Participants held the view that: (1) AI will inevitably become the standard of care in colonoscopy, where clinicians and AI function symbiotically and in partnership; (2) CADe systems may facilitate standardization of practice and reduce inter-endoscopist variability by improving detection of specific types of lesions (e.g., sessile serrated polyps); (3) CADe assistance provides a “second set of eyes” that interacts with, but does not replace, endoscopists’ cognitive processes; and (4) trainees should gain familiarity with AI systems, despite mixed opinions regarding AI’s specific role in training. Conclusions We found that study participants conceptualize AI as an essential component of colonoscopy practice and training, with endoscopist thought processes and CADe systems appearing to function symbiotically. Elucidating the specific ways in which AI and endoscopist cognition interact will facilitate the future refinement of these tools. Funding Agencies None
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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 | 0,024 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».