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。
機械学習用画像のアノテーションの基なる、潰瘍性大腸炎関連腫瘍の腫瘍・非腫瘍鑑別のための超拡大内視鏡診断法の構築し、超拡大内視鏡診断法に基づきプロトタイプの作成をおこなった。続いて、病変発見支援のためのソフトウェアの構築のため、現在市販されているCADeでの潰瘍性大腸炎患者サーベイランスでの有用性を報告した(Maeda Y, Kudo SE, et al. Endoscopy. 2021)一方で、高度炎症粘膜や炎症性ポリープなどを腫瘍性病変と誤診する課題を明らかにした (Maeda, Misawa et al UEGW 2022)。
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標とした。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った。今後、本研究で開発したシステムが実用化を目指す。
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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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