Assessing the Utility of artificial intelligence in endometriosis: Promises and pitfalls
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis, a chronic condition characterized by the growth of endometrial-like tissue outside of the uterus, poses substantial challenges in terms of diagnosis and treatment. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool in the field of medicine, offering opportunities to address the complexities of endometriosis. This review explores the current landscape of endometriosis diagnosis and treatment, highlighting the potential of AI to alleviate some of the associated burdens and underscoring common pitfalls and challenges when employing AI algorithms in this context. Women's health research in endometriosis has suffered from underfunding, leading to limitations in diagnosis, classification, and treatment approaches. The heterogeneity of symptoms in patients with endometriosis has further complicated efforts to address this condition. New, powerful methods of analysis have the potential to uncover previously unidentified patterns in data relating to endometriosis. AI, a collection of algorithms replicating human decision-making in data analysis, has been increasingly adopted in medical research, including endometriosis studies. While AI offers the ability to identify novel patterns in data and analyze large datasets, its effectiveness hinges on data quality and quantity and the expertise of those implementing the algorithms. Current applications of AI in endometriosis range from diagnostic tools for ultrasound imaging to predicting treatment success. These applications show promise in reducing diagnostic delays, healthcare costs, and providing patients with more treatment options, improving their quality of life. AI holds significant potential in advancing the diagnosis and treatment of endometriosis, but it must be applied carefully and transparently to avoid pitfalls and ensure reproducibility. This review calls for increased scrutiny and accountability in AI research. Addressing these challenges can lead to more effective AI-driven solutions for endometriosis and other complex medical conditions.
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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 | 0,002 | 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 ».