Diagnosing Solid Lesions in the Pancreas With Multimodal Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Diagnosing solid lesions in the pancreas via endoscopic ultrasonographic (EUS) images is challenging. Artificial intelligence (AI) has the potential to help with such diagnosis, but existing AI models focus solely on a single modality. Objective: To advance the clinical diagnosis of solid lesions in the pancreas through developing a multimodal AI model integrating both clinical information and EUS images. Design, Setting, and Participants: In this randomized crossover trial conducted from January 1 to June 30, 2023, from 4 centers across China, 12 endoscopists of varying levels of expertise were randomly assigned to diagnose solid lesions in the pancreas with or without AI assistance. Endoscopic ultrasonographic images and clinical information of 439 patients from 1 institution who had solid lesions in the pancreas between January 1, 2014, and December 31, 2022, were collected to train and validate the joint-AI model, while 189 patients from 3 external institutions were used to evaluate the robustness and generalizability of the model. Intervention: Conventional or AI-assisted diagnosis of solid lesions in the pancreas. Main Outcomes and Measures: In the retrospective dataset, the performance of the joint-AI model was evaluated internally and externally. In the prospective dataset, diagnostic performance of the endoscopists with or without the AI assistance was compared. Results: The retrospective dataset included 628 patients (400 men [63.7%]; mean [SD] age, 57.7 [27.4] years) who underwent EUS procedures. A total of 130 patients (81 men [62.3%]; mean [SD] age, 58.4 [11.7] years) were prospectively recruited for the crossover trial. The area under the curve of the joint-AI model ranged from 0.996 (95% CI, 0.993-0.998) in the internal test dataset to 0.955 (95% CI, 0.940-0.968), 0.924 (95% CI, 0.888-0.955), and 0.976 (95% CI, 0.942-0.995) in the 3 external test datasets, respectively. The diagnostic accuracy of novice endoscopists was significantly enhanced with AI assistance (0.69 [95% CI, 0.61-0.76] vs 0.90 [95% CI, 0.83-0.94]; P < .001), and the supplementary interpretability information alleviated the skepticism of the experienced endoscopists. Conclusions and Relevance: In this randomized crossover trial of diagnosing solid lesions in the pancreas with or without AI assistance, the joint-AI model demonstrated positive human-AI interaction, which suggested its potential to facilitate a clinical diagnosis. Nevertheless, future randomized clinical trials are warranted. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT05476978.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».