臨床婦人科産科77巻12号

2023年12月発行

今月の臨床 AIがもたらす産婦人科医療の変革

婦人科腫瘍

子宮頸部病変のAI自動診断システムの開発

著者： 三好愛¹ 上田豊² 木村正²

所属機関： ¹神田マタニティクリニック分院 ²大阪大学大学院医学系研究科産科学婦人科学

ページ範囲：P.1234 - P.1238

文献概要

●AI自動画像診断の正診率は，正常/CIN1：76％，CIN2〜3/浸潤がん：70％，全体では72％程度であり，医師による診断と統合すると精度はさらに上昇する．

●AIシステムの開発によりCIN2からCIN3への進展予測や，組織採取すべき部位をヒートマップにより可視化することが可能になった．

●AI自動画像診断とHPV検査を併用することで，過疎地域や低医療資源国などでも子宮頸部病変の適切な管理を安定して供給できる可能性がある．

参考文献

1）Miyagi Y, et al : Application of deep learning to the classification of uterine cervical squamous epithelial lesion from colposcopy images combined with HPV types. Oncol Lett 19 : 1602-1610, 2020

2）Tanaka Y, et al : Histologic correlation between smartphone and coloposcopic findings in patients with abnormal cervical cytology : experiences in a tertiary referral hospital. Am J Obstet Gynecol 221 : 241.e1-241.e6, 2019

3）Ito Y, et al : An artificial intelligence-assisted diagnostic system improves the accuracy of image diagnosis of uterine cervical lesions. Mol Clin Oncol 16 : 27, 2022

4）Kim S, et al : Role of artificial intelligence interpretation of colposcopic images in cervical cancer screening. Healthcare（Basel） 3 : 468, 2022

5）Takahashi T, et al : Development of a prognostic prediction support system for cervical intraepithelial neoplasia using artificial intelligence-based diagnosis. J Gynecol Oncol 33 : e57, 2022

6）植田彰彦：がん診療におけるメディカルAI開発について : コルポスコピーのAI診断技術開発．第74回日本産科婦人科学会学術講演会生涯研修プログラム12．2022年8月6日

7）京都大学大学院医学研究科・医学部：コルポスコピー検査の支援に向けたAIソフトウェアを開発 ―子宮頸がんの早期発見や死亡率の低減に貢献．2023年4月7日．https://www.med.kyoto-u.ac.jp/news/8828

8）WHO guideline for screening and treatment of cervical pre-cancer lesions for cervical cancer prevention, 2nd ed. 6 July, 2021　https://www.who.int/publications/i/item/9789240030824