研究課題
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国際的に内視鏡検査精度が向上する一方で、短期間での検査間隔における急速発育癌の発生に関わる分子学的背景は未だ不透明である。人工知能(AI)を用いた大腸内視鏡診断支援システムは高精度かつリアルタイムでの病理診断予測を可能とした革新的な新規ツールの位置づけにあるが、遺伝子分野への応用例はない。本研究では、前癌病変に対するAI診断の基礎的研究を完成し、急速発育癌のバイオマーカー、遺伝子解析の全貌を解明する。この成果で、AIを基軸とした内視鏡診断、遺伝子診断を融合させた新規診断学を確立し、さらなる大腸癌減少への新たな波及効果を得たい。
AIを用いた自動病変検出支援ソフトウェアを用いた大腸内視鏡検査では術者の平均ADRは31.3%、PDRは68.3%、SDRは12.5%であった。AI自動診断システムにて内視鏡画像から多種類の特微量を自動抽出し、病理診断をリアルタイムで行った結果、腫瘍存在確率の出力結果は平均91.6%であった。Interval cancerのうちT1癌はTis癌と比較しNPGtypeがPG typeより有意に多かった。右側結腸のSSA/Pから急速発育した症例も散見された。本研究から、AIにて内視鏡的切除をすべき真の前駆病変の同定が可能であれば、急速発育癌の新たな知見と治療の波及効果が得られると予想された。
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すべて 雑誌論文 (7件) (うち査読あり 7件、 オープンアクセス 4件) 学会発表 (2件)
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