著者

平澤 俊明 多田 智裕 藤崎 順子

出版者

一般財団法人 日本消化器病学会

雑誌

日本消化器病学会雑誌 (ISSN:04466586)

巻号頁・発行日

vol.119, no.7, pp.600-609, 2022-07-10 (Released:2022-07-11)

参考文献数

52

---

上部消化管領域においても,人工知能(artificial intelligence;AI)の臨床応用は内視鏡診断を中心に増加傾向にある.食道,胃,十二指腸の各臓器で,AIによる病変の指摘,質的診断(良悪性の鑑別),量的診断(範囲・深達度診断)などが報告され,いずれも高い精度である.当初は静止画での検討であったが,動画での検証へ進み,さらにAIと医師との比較,AIの使用の有無による医師間の成績の比較が行われ,中国では大規模なランダム化比較試験も行われている.現在は,研究から臨床導入のフェーズに入ってきており,今後どのようにAIが臨床現場で使われ,医療が変化していくかが注目されている.医師がAIの利点と欠点を理解して使用すれば,AIは医師のよいサポートツールとなるであろう.

著者

壷井 章克 岡 志郎 田中 信治 齋藤 宏章 松田 知己 青木 智則 山田 篤生 多田 智裕

出版者

日本小腸学会

雑誌

日本小腸学会学術集会プログラム・抄録集 (ISSN:24342912)

巻号頁・発行日

vol.3, pp.30_2, 2019

---

<p>【目的】 小腸angioectasiaの取り扱いとAI(artificial intelligence)による小腸angioectasiaの検出能について当科の治療成績から検討した。</p><p>【方法】 検討1)2007年8月~2018年3月に当科でCEかつ/またはダブルバルーン内視鏡にて小腸angioectasiaと診断(適応病変は治療)し1年以上経過観察した91例194病変を対象とした。検討2)CE画像を使用し、deep learningを用いて教育したconvolutional neural network(CNN)のangioectasiaに対する検出能を検討した。</p><p>【結果】 検討1)Type 1a(oozingなし)41例は全て無治療経過観察、Type 1a(oozingあり)17例とType 1b 33例はpolidocanol局注法主体の内視鏡治療を施行した。小腸angioectasia多発が再出血の有意な因子であったが、無治療経過観察群に再出血を認めなかった。検討2)2,237枚のangioectasiaの静止画で教育したCNNを用いて、正常画像10,000枚と488枚のangioectasiaで検出能を評価し、感度98.8%、特異度99.1%、陽性的中率84.3%、陰性的中率99.9%であった。読影時間は323秒であった。</p><p>【結論】 小腸angioectasiaのうちType 1a(oozingなし)は無治療経過観察で問題なく、AIはCE読影の負担軽減に寄与すると考えられた。</p>

著者

由雄 敏之 堀江 義政 青山 和玄 吉水 祥一 堀内 裕介 石山 晃世志 平澤 俊明 土田 知宏 藤崎 順子 多田 智裕

出版者

医学書院

巻号頁・発行日

pp.385-391, 2019-03-25

---

要旨●食道癌は進行癌として診断されると予後が悪く,早期診断が重要である.近年,人工知能(AI)はディープラーニングを用いることにより医療の分野で非常に進歩した.筆者らは食道癌拾い上げ診断におけるAIの診断能を検証した.8,428枚の食道癌の内視鏡画像を用いてAIを教育し,別に準備した1,118枚の画像で検証した.AIは食道癌症例の98%を驚くほどの速さで検出することができ,10mm未満の7病変もすべて検出した.また98%の画像で表在癌と進行癌を判断することができた.偽陽性が多い,拡大観察については十分に検討されていないなどまだ課題はあるが,AI画像診断支援システムの臨床応用の可能性が示唆された.