2018年11月21日(水)

AIで大腸ポリープを自動認識、組織診断を予測

AI
BP速報
2018/8/21 18:00
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人工知能(AI)技術を用いて、大腸内視鏡検査中にリアルタイムでポリープを検出し、その組織診断を予測する――。そんな検査支援システムを東京慈恵会医科大学と東京大学発ベンチャーのエルピクセル(東京・文京)が共同開発した。2018年8月17日に両者が発表した。ポリープの見落としを減らすことで、将来の大腸がん発生リスクの低減を見込む。

約5万枚の大腸ポリープ画像を学習データとしてポリープを検出し、組織診断の確信度を予測(出所:東京慈恵会医科大学、エルピクセル)

約5万枚の大腸ポリープ画像を学習データとしてポリープを検出し、組織診断の確信度を予測(出所:東京慈恵会医科大学、エルピクセル)

日本医療研究開発機構(AMED)の革新的がん医療実用化研究事業「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・診断支援技術の開発」(研究代表者:東京慈恵会医科大学の炭山和毅教授)の支援を受け、同大学と分担研究者のエルピクセルが開発を進めてきた。同大学附属病院で収集した約5万枚の大腸ポリープ画像から作成した学習用データを基に、大腸ポリープを自動認識して組織診断の予測までリアルタイムに行うシステムである。

■検出感度98%

実際の内視鏡検査環境で用いた臨床試験の様子(東京慈恵会医科大学付属病院の内視鏡室)(出所:東京慈恵会医科大学、エルピクセル)

実際の内視鏡検査環境で用いた臨床試験の様子(東京慈恵会医科大学付属病院の内視鏡室)(出所:東京慈恵会医科大学、エルピクセル)

開発したシステムによる大腸ポリープの検出感度(AIが正しく検出した確率)は98%、陽性的中率(ポリープとして検出したものが、正しくポリープであった確率)は91.2%だとする。内視鏡専門医であっても発見が容易ではない平たんなポリープや微小ポリープに限定した場合でも、検出感度は93.7%、陽性的中率は96.7%となり、高い精度が確認されたという。

研究成果を踏まえ現在、東京慈恵会医科大学附属病院の内視鏡室に本システムを設置し、臨床現場での評価に基づいた改良に取り組んでいる。19年度は国立がん研究センターと共同で、同システムの有効性の確認を進める予定としている。

(日経デジタルヘルス 増田克善)

[日経 xTECH 2018年8月20日掲載]

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