Multi-step validation of a deep learning-based system with visual explanations for optical diagnosis of polyps with advanced features

医学 人工智能 腺瘤性息肉 结肠镜检查 增生性息肉 大肠息肉 放射科 计算机科学 内科学 结直肠癌 癌症
作者
Qingwei Zhang,Zhengjie Zhang,Jianwei Xu,Zhengde Dai,Ran Zhao,Jian Huang,Qingqi Hong,Zhao-Rong Tang,Bo Niu,X. Y. Zhang,Pengfei Wang,Mei Yang,Wanyin Deng,Lin Yan-sheng,Suncheng Xiang,Zhi‐Zheng Ge,Dianwei Qian,Xiaobo Li
出处
期刊:iScience [Cell Press]
卷期号:27 (4): 109461-109461
标识
DOI:10.1016/j.isci.2024.109461
摘要

Artificial intelligence (AI) has been found to assist in optical differentiation of hyperplastic and adenomatous colorectal polyps. We investigated whether AI can improve the accuracy of endoscopists' optical diagnosis of polyps with advanced features. We introduced our AI system distinguishing polyps with advanced features with more than 0.870 of accuracy in the internal and external validation datasets. All 19 endoscopists with different levels showed significantly lower diagnostic accuracy (0.410-0.580) than the AI. Prospective randomized controlled study involving 120 endoscopists into optical diagnosis of polyps with advanced features with or without AI demonstration identified that AI improved endoscopists' proportion of polyps with advanced features correctly sent for histological examination (0.960 versus 0.840, p < 0.001), and the proportion of polyps without advanced features resected and discarded (0.490 versus 0.380, p = 0.007). We thus developed an AI technique that significantly increases the accuracy of colorectal polyps with advanced features.
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