Artificial intelligence in detection of small bowel lesions and their bleeding risk: A new step forward
Rattachement africain : it. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The present letter to the editor is related to the study with the title “Automatic detection of small bowel (SB) lesions with different bleeding risk based on deep learning models”. Capsule endoscopy (CE) is the main tool to assess SB diseases but it is a time-consuming procedure with a significant error rate. The development of artificial intelligence (AI) in CE could simplify physicians’ tasks. The novel deep learning model by Zhang et al seems to be able to identify various SB lesions and their bleeding risk, and it could pave the way to next perspective studies to better enhance the diagnostic support of AI in the detection of different types of SB lesions in clinical practice.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Artificial intelligence in detection of small bowel lesions and their bleeding risk: A new step forward
- Date Crossref
- 14/05/2024
- Éditeur
- Baishideng Publishing Group Inc.
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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