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Automated Endoscopic Diagnosis in IBD : The Emerging Role of Artificial Intelligence - 06/11/24

Doi : 10.1016/j.giec.2024.04.012 
Yasuharu Maeda, MD, PhD a, b, , Shin-ei Kudo, MD, PhD a, Takanori Kuroki, MD a, Marietta Iacucci, MD, PhD b
a Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, 35-1 Chigasaki-chuo, Tsuzuki, Yokohama 224-8503, Japan 
b APC Microbiome Ireland, College of Medicine and Health, University College Cork, Cork T12 YT20, Ireland 

Corresponding author. Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, 35-1 Chigasaki-chuo, Tsuzuki, Yokohama 224-8503, Japan.Digestive Disease CenterShowa University Northern Yokohama Hospital35-1 Chigasaki-chuoTsuzukiYokohama224-8503Japan

Résumé

The emerging role of artificial intelligence (AI) in automated endoscopic diagnosis represents a significant advancement in managing inflammatory bowel disease (IBD). AI technologies are increasingly being applied to endoscopic imaging to enhance the diagnosis, prediction of severity, and progression of IBD and dysplasia-associated colitis surveillance. These AI-assisted endoscopy aim to improve diagnostic accuracy, reduce variability of endoscopy imaging interpretations, and assist clinicians in decision-making processes. By leveraging AI, healthcare providers have the potential to offer more personalized and effective treatments, ultimately improving patient outcomes in IBD care.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Convolution neural network, Deep learning, Clinical relapse, Mucosal healing, Crohn’s disease, Ulcerative colitis


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Vol 35 - N° 1

P. 213-233 - janvier 2025 Retour au numéro
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  • Advanced Endoscopic Imaging to Predict Clinical Outcomes in Inflammatory Bowel Disease
  • Udayakumar Navaneethan, Dennisdhilak Lourdusamy
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  • Role of Endoscopic Ultrasound in the Diagnosis and Management of Complications of Inflammatory Bowel Disease
  • Jay Bapaye, Saurabh Chandan, Gursimran S. Kochhar

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