胃と腸55巻5号

2020年05月発行

増刊号 消化管腫瘍の内視鏡診断2020 主題

—AI診断の現状と将来—上部消化管

著者： 平澤俊明¹² 池之山洋平¹ 石岡充彬¹ 堀江義政³ 玉城温子⁴ 並河健¹ 渡海義隆¹ 吉水祥一¹ 堀内裕介¹ 石山晃世志¹ 由雄敏之¹² 土田知宏¹ 藤崎順子¹ 瀧山博年⁵ 多田智裕²⁶

所属機関： ¹がん研究会有明病院消化器内科 ²ただともひろ胃腸科肛門科 ³東邦大学医療センター大橋病院消化器内科 ⁴松本協立病院消化器内科 ⁵量子科学技術研究開発機構QST病院 ⁶東京大学医学部附属病院腫瘍外科

ページ範囲：P.745 - P.750

●「考える内視鏡診断」のポイント
･ディープラーニングの登場により，AIの画像認識能力は人間を超える領域に入った．
･上部消化管内視鏡のAI診断は，病変の拾い上げ診断，癌と非癌の鑑別である質的診断，深達度診断などの量的診断，解剖学的部位診断，H. pylori感染診断など多岐にわたって研究されている．
･AI診断は，胃がん内視鏡検診のダブルチェックや内視鏡検査中のリアルタイム診断支援にも応用が期待される．
･医療AIの開発には莫大な資金と時間が必要となる．
･医療AIを使用するには薬事承認が必要である．
･AI診断はあくまでも補助診断であり，最終的な診断は医師により行われる．

参考文献

1）Hosokawa O, Tsuda S, Kidani E, et al. Diagnosis of gastric cancer up to three years after negative upper gastrointestinal endoscopy. Endoscopy　30：669-674, 1998

2）Hirasawa T, Aoyama K, Tanimoto T, et al. Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic image. Gastric Cancer　21：653-660, 2018

3）Ishioka M, Hirasawa T, Tada T. Detecting gastric cancer from video images using convolutional neural networks. Dig Endosc　31：e34-35, 2019

4）Horie Y, Yoshio T, Aoyama K, et al. Diagnostic outcomes of esophageal cancer by artificial intelligence using convolutional neural networks. Gastrointest Endosc　89：25-32, 2019

5）Wu L, Zhou W, Wan X, et al. A deep neural network improves endoscopic detection of early gastric cancer without blind spots. Endoscopy　51：522-531, 2019

6）Wu L, Zhang J, Zhou W, et al. Randomised controlled trial of WISENSE, a real-time quality improving system for monitoring blind spots during esophagogastroduodenoscopy. Gut　68：2161-2169, 2019

7）由雄敏之，堀江義政，青山和玄，他．食道領域のAI診断の最前線—食道癌拾い上げ診断の現状と拡大観察への考察．胃と腸　54：385-391, 2019

8）Kumagai Y, Takubo K, Kawada K, et al. Diagnosis using deep-learning artificial intelligence based on the endocytoscopic observation of the esophagus. Esophagus　16：180-187, 2019

9）Horiuchi Y, Aoyama K, Tokai Y, et al. Convolutional neural network for differentiating gastric cancer from gastritis using magnified endoscopy with narrow band imaging. Dig Dis Sci　2019 Oct 4 ［Epub ahead of print］

10）Li L, Chen Y, Shen Z, et al. Convolutional neural network for the diagnosis of early gastric cancer based on magnifying narrow band imaging. Gastric Cancer　23：126-132, 2020

11）Nakagawa K, Ishihara R, Aoyama K, et al. Classification for invasion depth of esophageal squamous cell carcinoma using a deep neural network compared with experienced endoscopists. Gastrointest Endosc　90：407-414, 2019

12）Zhu Y, Wang QC, Xu MD, et al. Application of convolutional neural network in the diagnosis of the invasion depth of gastric cancer based on conventional endoscopy. Gastrointest Endosc　89：806-815, e1, 2019

13）Takiyama H, Ozawa T, Ishihara S, et al. Automatic anatomical classification of esophagogastroduodenoscopy images using deep convolutional neural networks. Sci Rep　8：7497, 2018

14）Shichijo S, Nomura S, Aoyama K, et al. Application of convolutional neural networks in the diagnosis of Helicobacter pylori infection based on endoscopic images. EBioMedicine　25：106-111, 2017