臨床検査64巻8号

2020年08月発行

今月の特集1 AI医療の現状と課題

AIで大腸癌死亡率の低下を目指す

著者： 炭山和毅¹

所属機関： ¹東京慈恵会医科大学内視鏡医学講座

ページ範囲：P.858 - P.863

Point

●全大腸内視鏡検査（TCS）と，その所見に基づく腫瘍性病変の内視鏡的切除は，大腸癌の発生率・死亡率ともに減少させる．

●腫瘍性病変の発見や病理診断の予測精度は内視鏡医の技能によりばらつきがある．特に腫瘍性病変の発見率の低下は被検者の大腸癌死亡率を上昇させる．

●deep learning技術を基盤とする，リアルタイム性の高い大腸内視鏡診断支援システムが構築されている．早期の臨床研究の多くは，病変の発見・診断精度の底上げを期待させる結果であった．

参考文献

1）Corley DA, Jensen CD, Marks AR, et al：Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med　370：1298-1306，2014

2）Misawa M, Kudo SE, Mori Y, et al：Artificial Intelligence-Assisted Polyp Detection for Colonoscopy: Initial Experience. Gastroenterology　154：2027-2029，2018

3）Urban G, Tripathi P, Alkayali T, et al：Deep Learning Localizes and Identifies Polyps in Real Time With 96% Accuracy in Screening Colonoscopy. Gastroenterology　155：1069-1078，2018

4）Wang P, Xiao X, Glissen Brown JR, et al：Development and validation of a deep-learning algorithm for the detection of polyps during colonoscopy. Nat Biomed Eng　2：741-748，2018

5）Yamada M, Saito Y, Imaoka H, et al：Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep　9：14465，2019

6）Wang P, Liu X, Berzin TM, et al：Effect of a deep-learning computer-aided detection system on adenoma detection during colonoscopy (CADe-DB trial): a double-blind randomised study. Lancet Gastroenterol Hepatol　5：343-351，2020

7）Lui TKL, Guo CG, Leung WK：Accuracy of artificial intelligence on histology prediction and detection of colorectal polyps: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc，2020，in press

8）玉井尚人，樺俊介，炭山和毅：AI内視鏡の現状（第7回）　人工知能技術を用いた大腸内視鏡検査における病変検出・診断支援　特定臨床研究．消内視鏡　31：1727-1729，2019