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UTILIZING MACHINE LEARNING AND SENSITIVITY-SPECIFICTY ANALYSES TO PREDICT POST-ERCP PANCREATITIS: A FOCUSE ON FEATURE IMPORTANCE - 02/05/25

Doi : 10.1016/j.gie.2025.03.052 
Jason M. Erno, Alexander Podboy

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CONTROL ID: 4260938

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Vol 101 - N° 5S

P. S27-S28 - mai 2025 Retour au numéro
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  • EVALUATING THE TRUST IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE BY ENDOSCOPISTS FOR THE OPTICAL DIAGNOSIS OF COLORECTAL CARCINOMA: EXPOSING TARGET AREAS FOR IMPROVEMENT OF HUMAN-AI INTERACTION
  • Ayla Thijssen, Ramon-Michel Schreuder, Nikoo Dehghani, Evelien Dekker, Jurjen Boonstra, Ruud Schrauwen, Martine Baven-Pronk, Jochim S. Terhaar Sive Droste, Philip Bos, Wouter de Vos tot Nederveen Cappel, Muhammed Hadithi, Jan Willem Straathof, Geert Bulte, Barbara A. Bastiaansen, Chantal Hoge, Lars Perk, John Groen, Frank Ter Borg, Monique Van Leerdam, Eveline Rondagh, P.H.N. De With, Bjorn Winkens, Leon Moons, Fons Van Der Sommen, Erik J. Schoon
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  • DEVELOPMENT OF THE FIRST MACHINE LEARNING MODEL FOR DETECTION OF COLORECTAL POLYPS (CADE) IN MEXICO WITH A MEXICAN POPULATION INTEGRATED INTO AN ENDOSCOPIC IMAGE CAPTURE SYSTEM FOR REAL-TIME USE DURING COLONOSCOPY
  • MIGUEL A. RAMIREZ-RAMIREZ, Diego G. Ramirez-Ramirez, Yolanda Zamorano-Orozco

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