早期胃癌におけるAIを用いたEUS画像リアルタイム自動診断技術の開発

• 研究課題/領域番号: 22K18210
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分90130:医用システム関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 上間 遼太郎 大阪大学, 大学院医学系研究科, 特任助教(常勤) (30939161)
• 研究期間 (年度): 2022-04-01 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2023年度)
• 配分額: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円); 2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: 早期胃癌 / 超音波内視鏡 / 人工知能 / ディープラーニング / 胃癌 / 人口知能 / 画像診断

研究開始時の研究の概要

胃癌診療において、治療前の内視鏡検査は治療方針を決定する上で非常に重要な役割を果たしているが、その中でも超音波内視鏡検査（EUS）は深達度診断において広く普及している。しかし、その読影には高度な知識と経験が必要であり、診断者の主観に依存するところが大きい。近年、内視鏡領域において人工知能（AI）を用いた診断システムの有用性が報告されているが、EUSにおいての応用例はない。本研究では早期胃癌におけるAIを用いたEUS画像リアルタイム自動診断技術の開発及びその有用性の検証を行う。

研究成果の概要

本研究は、胃癌の超音波内視鏡（endoscopic ultrasonography；EUS）画像を、深層学習を用いてコンピュータに学習させることで、正確かつ再現性の高い診断システムを構築し、さらにその有用性を実地臨床において検証することを目的とした。セグメンテーションモデルと画像分類モデルを組み合わせたアルゴリズムを用いることで、AIが熟練医に匹敵する診断能を有することを明らかにした。また、システムの精度を多施設のデータセットにおいても検証し、同様に熟練医に匹敵する診断能を有することを明らかにした。

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究によって、従来は困難と考えられた早期胃癌の超音波内視鏡診断における人工知能をもちいた診断システムの有用性を示すことができた。本研究を通じて開発したシステムを用いることで、非熟練医であっても専門医に匹敵する診断を下せるようことが期待できる。これは診断精度の向上を通じて早期胃癌の治療成績の向上につながる可能性があり、社会的意義は大きいものと考える。

研究成果

• [雑誌論文] A novel artificial intelligence-based endoscopic ultrasonography diagnostic system for diagnosing the invasion depth of early gastric cancer (2024)
  • 著者名/発表者名: Ryotaro Uema, Yoshito Hayashi, Takashi Kizu, Hideharu Ogiyama, Takuya Yamada, Risato Takeda, Kengo Nagai, Takuya Inoue, Masashi Yamamoto, Shinjiro Yamaguchi, Takashi Kanesaka, Takeo Yoshihara, Minoru Kato, Shunsuke Yoshii, Yoshiki Tsujii, Tetsuo Takehara
  • 雑誌名: Journal of Gastroenterology 巻: - 号: 7 ページ: 543-555
  • DOI: 10.1007/s00535-024-02102-1
  • 査読あり
• [学会発表] 人工知能を用いた早期胃癌における超音波内視鏡（EUS）深達度診断システムの開発および有用性 (2023)
  • 著者名/発表者名: 上間遼太郎
  • 学会等名: 第5回AIメディカル学会
• [学会発表] 人工知能を用いた早期胃癌における超音波内視鏡（EUS）深達度診断システムの開発および有用性の検証 (2023)
  • 著者名/発表者名: 上間遼太郎、林義人、竹原徹郎
  • 学会等名: JDDW2023KOBE