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: 超音波内視鏡 / 人工知能 / 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。

研究実績の概要

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する。
前年度は、診断システムのアルゴリズムの改良を通して、診断精度の向上を達成した。具体的には、従来は入力された画像に対して層のセグメンテーションを行った後に、層分離の質および深達度を逐次評価するアルゴリズムを用いていたが、層分離の質と深達度の評価を同時に行えるようアルゴリズムを変更することで診断精度が向上することが明らかになった。また、使用するニューラルネットワークモデルの選定やハイパーパラメータチューニングを通して、さらなる精度向上を得ることができた。
本年度は、多施設で収集した画像を用いて外部検証を行ない、システムの精度検証を行なった。大阪大学を除く10施設で施行した、早期胃癌に対する超音波内視鏡検査139症例、合計3103枚の画像を用いて外部検証を行なったところ、診断システムの診断能は各施設の内視鏡専門医による診断とほぼ同等の診断能であった。これらの結果は現在英文誌に論文投稿中である。
また、早期胃癌に対する超音波内視鏡リアルタイム診断システムのプロトタイプも開発し、現在実地臨床において試用検証中である。

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