| 研究課題/領域番号 |
19K17504
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分53010:消化器内科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 昭和大学 |
|---|
研究代表者 |
三澤 将史 昭和大学, 医学部, 講師 (90459206)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
|
|---|
| キーワード | 人工知能 / 大腸癌 / 大腸ポリープ / 大腸内視鏡 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではディープラーニング（人工知能技術）を活用し、大腸内視鏡検査中にリアルタイムで病変（癌やポリープなど）を自動検出するシステムを開発する。従来の研究では発見が難しい微小な癌や陥凹型癌の自動検出が困難であったが、当センターに保管されている画像ビッグデータでこれを打開する。
|
| 研究成果の概要 |
大腸内視鏡検査において、腫瘍性病変の見逃しを防ぐことは喫緊の課題である。今回我々は人工知能（AI）を活用し、内視鏡医の病変検出を支援するソフトウェアを構築・実臨床での検証を行った。構築したソフトウェアはリアルタイムで動作し、内視鏡画像上にポリープが出現した場合に音とポリープ位置を四角形で示すことで、病変の検出を促す。本ソフトウェアを使用した群、使用していない群の2群に分けたところ、使用群で腫瘍性ポリープの発見率が高いことが分かった。この結果に基づくと、AIを使用する検査を受けた場合に、将来癌化するリスクを低減できることが示唆された。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現時点では大腸内視鏡検査1回あたり、約25％程度の腫瘍性ポリープが見逃されていることが指摘されている。また大腸癌検診目的に大腸内視鏡検査を受けた数年後に発見される大腸癌の約60％がこのような見逃しに起因している。本研究成果のAIソフトウェアを使用することによって、見逃しを減らし結果的に大腸癌のり患リスクを低減できることが期待されている。
|
