研究課題
若手研究
本研究は人工知能(AI)を利用することで、潰瘍性大腸炎(UC)関連腫瘍の内視鏡診断の確立を目指す。UCは、本邦で22万人の罹患者がいる疾患である。UC患者では年3%と高率でUC関連腫瘍が発生する。UC関連腫瘍を早期に正確に診断し治療することで大腸癌の抑制や大腸全摘術の回避が可能である。しかしながら、周囲粘膜との境界が不明瞭であり、既存の内視鏡モダリティでは十分な精度での診断が困難である。そのため、具体的には①UC関連腫瘍の自動診断ソフトの開発、②後ろ向きおよび前向き臨床研究における性能評価及び課題の抽出のプロセスを順次行う。
2020年度よりディープラーニングを活用した大腸内視鏡の潰瘍性大腸炎(UC)関連腫瘍内視鏡診断システムを研究・開発した。2021年にAIのUC関連腫瘍自動検出への応用を報告(Maeda Y,et al.Endoscopy. 2021)した。またUC関連腫瘍の質的診断システムの基盤として先端内視鏡技術の腫瘍・非腫瘍鑑別への有用性を報告した。(Kudo SE, Maeda Y et al. Dig Endosc. 2021; Maeda Y et al. Dig Endosc. 2022)。これらの研究よりUC関連腫瘍の自動検出アルゴリズムを構築したが、病変と正常粘膜との境界が不明瞭なため不十分な検出感度、及び周囲粘膜の炎症性変化・炎症性ポリープによる偽陽性など課題が明らかになった。2023年度は偽陽性に対応するため炎症重症度の分類AIを開発し、本来サーベイランス内視鏡の対象となる寛解・軽症粘膜のみを解析対象とし、中等症(Mayo内視鏡スコア2)以上の粘膜は解析対象外とするシステムを構築した。
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すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (13件) (うち国際共著 4件、 査読あり 11件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 3件)
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