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Gastrointestinal Endoscopy

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Priorities for advancing artificial intelligence in inflammatory bowel disease: a technology update - 19/03/26

Doi : 10.1016/j.gie.2025.12.248 
Anna L. Silverman, MD 1, 2, ⁎∗ , Ryan W. Stidham, MS, MD 3, 4, 5, ∗, Sravanthi Parasa, MD 6, ∗, Prateek Sharma, MD 7, 8, ∗, Uma Mahadevan, MD 9, ∗
1 Department of Medicine, The Dr. Henry D. Janowitz Division of Gastroenterology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, New York, USA 
2 Division of Gastroenterology and Hepatology, Department of Internal Medicine, Mayo Clinic, Scottsdale, Arizona, USA 
3 Division of Gastroenterology, Department of Internal Medicine, Michigan Medicine, Ann Arbor, Michigan, USA 
4 Department of Computational Medicine and Bioinformatics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA 
5 Michigan Institute for Data Science, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA 
6 Department of Gastroenterology, Swedish Medical Center, Seattle, Washington, USA 
7 Department of Gastroenterology, Kansas City Veterans Affairs Medical Center, Kansas City, Missouri, USA 
8 Division of Gastroenterology and Hepatology, Department of Internal Medicine, University of Kansas School of Medicine, Kansas City, Kansas, USA 
9 Division of Gastroenterology, University of California, San Francisco, San Francisco, California, USA 

∗ Corresponding author: Anna L. Silverman, MD, Department of Medicine, The Dr. Henry D. Janowitz Division of Gastroenterology, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, One Gustave L. Levy Place, New York, New York, 10029, USA. Department of Medicine The Dr. Henry D. Janowitz Division of Gastroenterology Icahn School of Medicine at Mount Sinai One Gustave L. Levy Place New York New York 10029 USA

Abstract

Artificial intelligence (AI), encompassing various methods that enable computers to process complex data and perform tasks previously requiring human input, is set to play a pivotal role in the future of inflammatory bowel diseases (IBDs) health care and research. This review examines AI's role in IBD and outlines a roadmap of priorities for developments in the field. To fully harness AI's potential for advancing high-quality health care and scientific discovery in IBD, large and diverse data sets are essential, along with AI tools that undergo rigorous and continuous validation. In addition, because AI becomes increasingly integrated into IBD care, it will be essential to study and optimize clinician–AI interactions and to provide education for health care professionals on the effective use of AI.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abbreviations : AEs, AI, AUC, CD, CDS, CV, DL, FDA, FHIR, GHAS, IBDs, IUS, LLMs, MES, ML, NLP, OMOP, RCTs, TIM, TrialGPT, UC, VCE


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© 2025  American Society for Gastrointestinal Endoscopy. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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Vol 103 - N° 4

P. 661-671 - avril 2026 Retour au numéro
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