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大腸がん内視鏡検査、AIで病変判別 国立がんセンターなど

国立がん研究センターとNECは、大腸がんを検査中の内視鏡画像から病変をリアルタイムで判別する人工知能(AI)を開発した。腸内を撮影した画像をパソコンで高速処理し、がんやがんになる前のポリープを98%の認識率で見分ける。医師に匹敵する精度の高さで、その場で切除の判断に役立つ。人が見落とす恐れのある小さくて平らなポリープも発見できた。医師を支援するシステムとして数年後の実用化を目指す。

国立がん研究センター中央病院で診断した約5000例の内視鏡画像などをもとに、「深層学習」と呼ぶ最新技術で病変の特徴をAIに学ばせた。

新たな内視鏡画像約5000例を使って評価したところ、がんやがんにつながるポリープを画像上で示し、認識率は98%に達した。

今後、さらに同病院で記録している見分けにくい1600例以上のポリープなどの画像をAIに学習させる。

病変を認識する精度がいちだんと上がれば、経験が浅い医師の検査を支援できる。ベテラン医師にとっても、AIの助言を参考に気になる部分をじっくりと観察する機会がつくれる。

大腸がんと診断される患者は毎年15万人前後いるとみられる。早期発見や予防につながると期待される。

米国の研究では、ポリープの段階で取り除けば大腸がんの発症を約8~9割抑えたという報告があるという。ただ、小さくて平らなポリープなどは肉眼では見つけにくい課題があった。

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