Human-Computer Interaction: Impact of Artificial Intelligence on the diagnostic confidence of endoscopists assessing videos of Barrett’s esophagus
Notice bibliographique
Résumé
Aims Human-computer interactions (HCI) may have a relevant impact on the performance of Artificial Intelligence (AI). Studies show that although endoscopists assessing Barrett’s esophagus (BE) with AI improve their performance significantly, they do not achieve the level of the stand-alone performance of AI. One aspect of HCI is the impact of AI on the degree of certainty and confidence displayed by the endoscopist. Indirectly, diagnostic confidence when using AI may be linked to trust and acceptance of AI. In a BE video study, we aimed to understand the impact of AI on the diagnostic confidence of endoscopists and the possible correlation with diagnostic performance. Methods 22 endoscopists from 12 centers with varying levels of BE experience reviewed ninety-six standardized endoscopy videos. Endoscopists were categorized into experts and non-experts and randomly assigned to assess the videos with and without AI. Participants were randomized in two arms: Arm A assessed videos first without AI and then with AI, while Arm B assessed videos in the opposite order. Evaluators were tasked with identifying BE-related neoplasia and rating their confidence with and without AI on a scale from 0 to 9. Results The utilization of AI in Arm A (without AI first, with AI second) significantly elevated confidence levels for experts and non-experts (7.1 to 8.0 and 6.1 to 6.6, respectively). Only non-experts benefitted from AI with a significant increase in accuracy (68.6% to 75.5%). Interestingly, while the confidence levels of experts without AI were higher than those of non-experts with AI, there was no significant difference in accuracy between these two groups (71.3% vs. 75.5%). In Arm B (with AI first, without AI second), experts and non-experts experienced a significant reduction in confidence (7.6 to 7.1 and 6.4 to 6.2, respectively), while maintaining consistent accuracy levels (71.8% to 71.8% and 67.5% to 67.1%, respectively). Conclusions AI significantly enhanced confidence levels for both expert and non-expert endoscopists. Endoscopists felt significantly more uncertain in their assessments without AI. Furthermore, experts with or without AI consistently displayed higher confidence levels than non-experts with AI, irrespective of comparable outcomes. These findings underscore the possible role of AI in improving diagnostic confidence during endoscopic assessment. Publication History Article published online: 15 April 2024 © 2024. European Society of Gastrointestinal Endoscopy. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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 | 0,004 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».