2023 Fiscal Year Annual Research Report
社会実装可能な人工知能を用いた画期的大腸癌深達度診断システムの開発
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21K07885
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
松村 倫明 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (00514530)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
千葉 哲博 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (00381583) [Withdrawn]
徳長 鎮 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任助教 (30866992)
沖元 謙一郎 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (30770739)
藤江 舞 千葉大学, 医学部附属病院, 臨床工学技士 (90899337)
野村 行弘 千葉大学, フロンティア医工学センター, 准教授 (60436491)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 大腸がん / AI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
早期大腸癌の診療において深部浸潤癌を内視鏡的に正しく診断する事は、その後の治療方針を決定する上で重要である。我々はコンピュータ支援大腸癌深達度診断システムの診断精度向上の為、既存のシステムにおいて正診率が不十分であった隆起型大腸癌を中心とした早期大腸癌1000病変の計3,299画像（T1a 663枚, Tis 2289枚, T1b 347枚)を新たな教師データとして収集した。これら画像を用いてシステムの再学習を千葉大学・フロンティア医工学センターにて行った。モデルはResNet-18を使用した。臨床性能試験では、大腸T1癌における深部浸潤癌（T1b癌）の内視鏡診断の感度，特異度，陽性的中率、陰性的中率、正診率は，CADで70.2％，60.4％，84.2％，49.3％，70.7％、ノンエキスパート内視鏡医で39.9％、80.6％、82.7％、36.6％、51.9％、エキスパート内視鏡医で47.9％、87.7％、79.2％、63.2％、67.7％であり、診断精度はノンエキスパート内視鏡医より有意に優れており、エキスパート内視鏡医の診断精度より有意差はないものの良好であった。これらの結果は、令和5年5月アメリカ シカゴで行われた国際学会（Digestive Disease Week）のTopic forum（タイトル Utility of computer-aided diagnostic system using white light imaging in T1 colorectal cancer: comparative study with prospective study using magnifying NBI endoscopy and magnifying chromoendoscopy）にて口頭発表として報告した。また、日本国内では、6月東京で行われた 第105回日本消化器内視鏡学会総会 パネルデイスカッションにて報告した他、令和6年5月 第110回消化器病学会総会シンポジウムで報告予定である。現在、論文作成中であり、令和6年度に報告予定である。
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