Development of New Diagnostic System for Cervical Premalignant and Malignant Diseases

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H03798
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56040:Obstetrics and gynecology-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Ueda Yutaka 大阪大学, 医学系研究科, 講師 (10346215)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 中村 隆文 川崎医科大学, 医学部, 教授 (20303969) ; 笹川 寿之 金沢医科大学, 医学部, 教授 (30272975) ; 中川 慧 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (30650593) ; 小林 栄仁 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (50614773) ; 榎本 隆之 新潟大学, 医歯学系, 教授 (90283754) ; 吉野 潔 産業医科大学, 医学部, 教授 (90362730)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 子宮頸癌 / 画像診断 / コルポスコープ / AI

Outline of Final Research Achievements

Colposcopic images of normal: 120 cases, CIN1: 120 cases, CIN2-3: 113 cases, invasive cancer: 110 cases were assigned 3:1 for training and testing based on pathology. The results showed an accurate diagnosis rate of 72.4% for the two categories of CIN2- and and CIN2+. Furthermore, in each of the 20 cases of normal, CIN1, CIN2-3, and invasive cancer, AI-assisted image diagnosis was able to improve gynecologist diagnosis accuracy significantly (P<0.01) for invasive cancer and tended to improve their accuracy for CIN2-3 (P=0.14).

Free Research Field

婦人科腫瘍

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

子宮頸部細胞診異常の症例に対しては、コルポスコープで観察した画像を医師が診断する。しかし、コルポスコープは大きく高価であり、汎用性が低いと言わざるを得ない。また、医師の診断においても一定の修練が必要である。当研究によって、コルポスコープ画像のAI診断を活用した医師の総合診断で精度が向上することが判明した。これは、今後、AI診断の診断精度をより高めることができれば、十分普及できる技術となり得るものと考えられた。今後はさらに、スマートフォン撮影画像の診断精度を検証する予定である。