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Real-Time Diagnosis of an Early Barrett's Carcinoma using Artificial Intelligence (AI) - Video Case Demonstration

  • Introduction We present a clinical case showing the real-time detection, characterization and delineation of an early Barrett’s cancer using AI. Patients and methods A 70-year old patient with a long-segment Barrett’s esophagus (C5M7) was assessed with an AI algorithm. Results The AI system detected a 10 mm focal lesion and AI characterization predicted cancer with a probability of >90%. After ESD resection, histopathology showed mucosal adenocarcinoma (T1a (m), R0) confirming AI diagnosis. Conclusion We demonstrate the real-time AI detection, characterization and delineation of a small and early mucosal Barrett’s cancer.

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Verfasserangaben:Alanna EbigboORCiD, Robert MendelORCiD, Georgios Tziatzios, Andreas Probst, Christoph PalmORCiDGND, Helmut Messmann
DOI:https://doi.org/10.1055/s-0040-1704075
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Endoscopy
Verlag:Thieme
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung (Präsentation, Abstract)
Sprache der Veröffentlichung:Englisch
Jahr der Veröffentlichung:2020
Datum der Freischaltung:30.05.2022
Freies Schlagwort / Tag:Artificial Intelligence; Barrett's Carcinoma
GND-Schlagwort:Speiseröhrenkrebs; Künstliche Intelligenz; Diagnose
Jahrgang:52
Ausgabe / Heft:S 01
Seiten/Abspieldauer:S23
Konferenzangabe:ESGE Days 2020
Fakultäten / Institute / Einrichtungen:Fakultät Informatik und Mathematik
Fakultät Informatik und Mathematik / Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)
Begutachtungsstatus:peer-reviewed
Forschungsschwerpunkt:Lebenswissenschaften und Ethik
Lizenz (Deutsch):Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG