TY - JOUR A1 - Ebigbo, Alanna A1 - Mendel, Robert A1 - Rückert, Tobias A1 - Schuster, Laurin A1 - Probst, Andreas A1 - Manzeneder, Johannes A1 - Prinz, Friederike A1 - Mende, Matthias A1 - Steinbrück, Ingo A1 - Faiss, Siegbert A1 - Rauber, David A1 - Souza Jr., Luis Antonio de A1 - Papa, João Paulo A1 - Deprez, Pierre A1 - Oyama, Tsuneo A1 - Takahashi, Akiko A1 - Seewald, Stefan A1 - Sharma, Prateek A1 - Byrne, Michael F. A1 - Palm, Christoph A1 - Messmann, Helmut T1 - Endoscopic prediction of submucosal invasion in Barrett’s cancer with the use of Artificial Intelligence: A pilot Study JF - Endoscopy N2 - Background and aims: The accurate differentiation between T1a and T1b Barrett’s cancer has both therapeutic and prognostic implications but is challenging even for experienced physicians. We trained an Artificial Intelligence (AI) system on the basis of deep artificial neural networks (deep learning) to differentiate between T1a and T1b Barrett’s cancer white-light images. Methods: Endoscopic images from three tertiary care centres in Germany were collected retrospectively. A deep learning system was trained and tested using the principles of cross-validation. A total of 230 white-light endoscopic images (108 T1a and 122 T1b) was evaluated with the AI-system. For comparison, the images were also classified by experts specialized in endoscopic diagnosis and treatment of Barrett’s cancer. Results: The sensitivity, specificity, F1 and accuracy of the AI-system in the differentiation between T1a and T1b cancer lesions was 0.77, 0.64, 0.73 and 0.71, respectively. There was no statistically significant difference between the performance of the AI-system and that of human experts with sensitivity, specificity, F1 and accuracy of 0.63, 0.78, 0.67 and 0.70 respectively. Conclusion: This pilot study demonstrates the first multicenter application of an AI-based system in the prediction of submucosal invasion in endoscopic images of Barrett’s cancer. AI scored equal to international experts in the field, but more work is necessary to improve the system and apply it to video sequences and in a real-life setting. Nevertheless, the correct prediction of submucosal invasion in Barret´s cancer remains challenging for both experts and AI. KW - Maschinelles Lernen KW - Neuronales Netz KW - Speiseröhrenkrebs KW - Diagnose KW - Artificial Intelligence KW - Machine learning KW - Adenocarcinoma KW - Barrett’s cancer KW - submucosal invasion Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1055/a-1311-8570 VL - 53 IS - 09 SP - 878 EP - 883 PB - Thieme CY - Stuttgart ER - TY - GEN A1 - Meinikheim, Michael A1 - Mendel, Robert A1 - Scheppach, Markus W. A1 - Probst, Andreas A1 - Prinz, Friederike A1 - Schwamberger, Tanja A1 - Schlottmann, Jakob A1 - Gölder, Stefan Karl A1 - Walter, Benjamin A1 - Steinbrück, Ingo A1 - Palm, Christoph A1 - Messmann, Helmut A1 - Ebigbo, Alanna T1 - Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) als Entscheidungsunterstützungssystem für nicht-Experten bei der Beurteilung von Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) T2 - Zeitschrift für Gastroenterologie N2 - Einleitung Die sichere Detektion und Charakterisierung von Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) stellt selbst für erfahrene Endoskopiker eine Herausforderung dar. Ziel Ziel dieser Studie ist es, den Add-on Effekt eines künstlichen Intelligenz (KI) Systems (Barrett-Ampel) als Entscheidungsunterstüzungssystem für Endoskopiker ohne Expertise bei der Untersuchung von BERN zu evaluieren. Material und Methodik Zwölf Videos in „Weißlicht“ (WL), „narrow-band imaging“ (NBI) und „texture and color enhanced imaging“ (TXI) von histologisch bestätigten Barrett-Metaplasien oder BERN wurden von Experten und Untersuchern ohne Barrett-Expertise evaluiert. Die Probanden wurden dazu aufgefordert in den Videos auftauchende BERN zu identifizieren und gegebenenfalls die optimale Biopsiestelle zu markieren. Unser KI-System wurde demselben Test unterzogen, wobei dieses BERN in Echtzeit segmentierte und farblich von umliegendem Epithel differenzierte. Anschließend wurden den Probanden die Videos mit zusätzlicher KI-Unterstützung gezeigt. Basierend auf dieser neuen Information, wurden die Probanden zu einer Reevaluation ihrer initialen Beurteilung aufgefordert. Ergebnisse Die „Barrett-Ampel“ identifizierte unabhängig von den verwendeten Darstellungsmodi (WL, NBI, TXI) alle BERN. Zwei entzündlich veränderte Läsionen wurden fehlinterpretiert (Genauigkeit=75%). Während Experten vergleichbare Ergebnisse erzielten (Genauigkeit=70,8%), hatten Endoskopiker ohne Expertise bei der Beurteilung von Barrett-Metaplasien eine Genauigkeit von lediglich 58,3%. Wurden die nicht-Experten allerdings von unserem KI-System unterstützt, erreichten diese eine Genauigkeit von 75%. Zusammenfassung Unser KI-System hat das Potential als Entscheidungsunterstützungssystem bei der Differenzierung zwischen Barrett-Metaplasie und BERN zu fungieren und so Endoskopiker ohne entsprechende Expertise zu assistieren. Eine Limitation dieser Studie ist die niedrige Anzahl an eingeschlossenen Videos. Um die Ergebnisse dieser Studie zu bestätigen, müssen randomisierte kontrollierte klinische Studien durchgeführt werden. KW - Barrett-Ösophagus KW - Künstliche Intelligenz Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1055/s-0042-1745653 VL - 60 IS - 4 SP - 251 PB - Thieme CY - Stuttgart ER - TY - GEN A1 - Meinikheim, Michael A1 - Mendel, Robert A1 - Scheppach, Markus W. A1 - Probst, Andreas A1 - Prinz, Friederike A1 - Schwamberger, Tanja A1 - Schlottmann, Jakob A1 - Gölder, Stefan Karl A1 - Walter, Benjamin A1 - Steinbrück, Ingo A1 - Palm, Christoph A1 - Messmann, Helmut A1 - Ebigbo, Alanna T1 - INFLUENCE OF AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) BASED DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) ON THE DIAGNOSTIC PERFORMANCE OF NON-EXPERTS IN BARRETT´S ESOPHAGUS RELATED NEOPLASIA (BERN) T2 - Endoscopy N2 - Aims Barrett´s esophagus related neoplasia (BERN) is difficult to detect and characterize during endoscopy, even for expert endoscopists. We aimed to assess the add-on effect of an Artificial Intelligence (AI) algorithm (Barrett-Ampel) as a decision support system (DSS) for non-expert endoscopists in the evaluation of Barrett’s esophagus (BE) and BERN. Methods Twelve videos with multimodal imaging white light (WL), narrow-band imaging (NBI), texture and color enhanced imaging (TXI) of histologically confirmed BE and BERN were assessed by expert and non-expert endoscopists. For each video, endoscopists were asked to identify the area of BERN and decide on the biopsy spot. Videos were assessed by the AI algorithm and regions of BERN were highlighted in real-time by a transparent overlay. Finally, endoscopists were shown the AI videos and asked to either confirm or change their initial decision based on the AI support. Results Barrett-Ampel correctly identified all areas of BERN, irrespective of the imaging modality (WL, NBI, TXI), but misinterpreted two inflammatory lesions (Accuracy=75%). Expert endoscopists had a similar performance (Accuracy=70,8%), while non-experts had an accuracy of 58.3%. When AI was implemented as a DSS, non-expert endoscopists improved their diagnostic accuracy to 75%. Conclusions AI may have the potential to support non-expert endoscopists in the assessment of videos of BE and BERN. Limitations of this study include the low number of videos used. Randomized clinical trials in a real-life setting should be performed to confirm these results. KW - Artificial Intelligence KW - Barrett's Esophagus KW - Speiseröhrenkrankheit KW - Künstliche Intelligenz KW - Diagnose Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1055/s-00000012 VL - 54 IS - S 01 SP - S39 PB - Thieme ER -