AIで大腸内視鏡病変を検出・組織診断サポート
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今後の社会の高齢化に伴って、日本国内では、「大腸がんの好発年齢層」が急増することが予測されている。
一方で、その対策として、内視鏡専門医の育成数を増加させることや、最先端の内視鏡システムを国内の医療機関に普及させることは、人的・経済的負担が大きく、時間もかかるという課題がある。
東京慈恵会医科大学は8月17日、人工知能（AI）技術を用いることによって、大腸内視鏡検査中にリアルタイムでポリープを検出し、ポリープの組織診断を予測できる検査支援システムを開発したと発表した。
同研究結果は、第95回日本消化器内視鏡学会総会シンポジウム（5月開催）、米国消化器病週間（6月、DDW：Digestive Disease Week）で発表された。
また、同研究は、同大学とエルピクセル株式会社が共同で実施しているもので、日本医療研究開発機構（AMED）の支援を受けている。
大腸内視鏡検査でポリープ検出・組織診断を予測
同大学とエルピクセル社では、「内視鏡医の技能」や「機械の性能」といったに側面に頼らず、検査精度の底上・検査の効率化を図るために、大腸内視鏡検査支援システムの開発に取り組んできた。
同システムは、人工知能技術を活用し、既存で使用されている様々な内視鏡システムにも対応が可能なものだという。
大腸ポリープ検出を高精度、平らなポリープや微小ポリープでも
今回、学習用データ（東京慈恵会医科大学附属病院で収集した約5万枚の大腸ポリープ画像から作成）を基にして、大腸ポリープを自動認識し、リアルタイムに組織診断予測も行う人工知能支援システムを構築。
人工知能による物体認識性能に際しては、定評のある「Deep learning（機械学習の手法）」を採用。
同システムの大腸ポリープ検出精度は感度「98％」、陽性的中率は「91.2％」（2018年5月現在）。
内視鏡専門医にとっても発見が容易ではないと言われる「平らなポリープ」や「微小ポリープ」などに限定した場合、その検出感度は「93.7％」、陽性的中率は「96.7％」と、高精度であることも確認されたという。
大腸がんの早期発見・早期治療に貢献、効率的な発生防止も可能に
同研究成果に基づいて、東京慈恵会医科大学附属病院の内視鏡室では、既に同システムを設置。現在、臨床現場での評価に基づき、さらなる改良にも取り組んでいるという。
来年度は、臨床試験をさらに拡大する予定で、国立がん研究センターとも共同で、同システムの有効性の確認を進める方針。
開発チームでは、今回のプロジェクトの実現によって、より多くの人々に良質な大腸内視鏡検査を広く速やかに提供することによって、大腸がんの早期発見・早期治療への貢献、効率的な大腸がんの発生の未然防止が可能になることが期待されるとしている。
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