Comparative analysis of natural language processing methodologies for classifying computed tomography enterography reports in Crohn’s disease patients
Notice bibliographique
Résumé
Imaging is crucial to assess disease extent, activity, and outcomes in inflammatory bowel disease (IBD). Artificial intelligence (AI) image interpretation requires automated exploitation of studies at scale as an initial step. Here we evaluate natural language processing to classify Crohn's disease (CD) on CTE. From our population representative IBD registry a sample of CD patients (male: 44.6%, median age: 50 IQR37-60) and controls (n = 981 each) CTE reports were extracted and split into training- (n = 1568), development- (n = 196), and testing (n = 198) datasets each with around 200 words and balanced numbers of labels, respectively. Predictive classification was evaluated with CNN, Bi-LSTM, BERT-110M, LLaMA-3.3-70B-Instruct and DeepSeek-R1-Distill-LLaMA-70B. While our custom IBDBERT finetuned on expert IBD knowledge (i.e. ACG, AGA, ECCO guidelines), outperformed rule- and rationale extraction-based classifiers (accuracy 88.6% with pre-tuning learning rate 0.00001, AUC 0.945) in predictive performance, LLaMA, but not DeepSeek achieved overall superior results (accuracy 91.2% vs. 88.9%, F1 0.907 vs. 0.874).
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».