Computer‐aided diagnosis for colorectal polyp in comparison with endoscopists: Systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Computer-aided diagnosis (CADx) is anticipated to enhance the prediction of colorectal polyp histology. This study aims to compare the diagnostic accuracy of CADx in the optical diagnosis of colorectal polyps, evaluating its performance against that of both experienced and inexperienced endoscopists. METHODS: The protocol of this study was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) (ID: CRD42024585097). Three electronic databases including MEDLINE, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) were searched in September 2024. A bivariate random effects model was employed. The primary outcome was the comparison of sensitivity and specificity between CADx and experienced endoscopists; the secondary outcome was the comparison between CADx and inexperienced endoscopists. RESULTS: Twenty-one studies involving 5477 polyps were included. The pooled sensitivities of CADx and experienced endoscopists were 0.87 (95% confidence interval [CI] 0.82-0.91) and 0.88 (95% CI 0.83-0.91), respectively (P = 0.93). The pooled specificities of CADx and experienced endoscopists were 0.85 (95% CI 0.78-0.90) and 0.87 (95% CI 0.82-0.92), respectively (P = 0.53). In nine studies comparing CADx with inexperienced endoscopists, the pooled sensitivities were 0.88 (95% CI 0.82-0.92) for CADx and 0.85 (95% CI 0.78-0.90) for inexperienced endoscopists (P = 0.46). The pooled specificities were 0.84 (95% CI 0.78-0.88) for CADx and 0.77 (95% CI 0.70-0.83) for inexperienced endoscopists (P = 0.16). CONCLUSION: Computer-aided diagnosis does not demonstrate superior diagnostic accuracy in optical diagnosis of colorectal polyps compared to endoscopists, regardless of their experience level.
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».