| 研究課題/領域番号 |
19H03798
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56040:産婦人科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
上田 豊 大阪大学, 医学系研究科, 講師 (10346215)
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| 研究分担者 |
中村 隆文 川崎医科大学, 医学部, 教授 (20303969)
笹川 寿之 金沢医科大学, 医学部, 教授 (30272975)
中川 慧 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (30650593)
小林 栄仁 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (50614773)
榎本 隆之 新潟大学, 医歯学系, 教授 (90283754)
吉野 潔 産業医科大学, 医学部, 教授 (90362730)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 子宮頸癌 / 画像診断 / コルポスコープ / AI |
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| 研究成果の概要 |
子宮頸部病変の診断を自動化することを目的とした病理診断に基づき、正常：120症例、CIN1：120症例、CIN2-3：113症例、浸潤癌：110症例のコルポスコープ画像をトレーニングとテストに３：１で割り付けて評価を行った。結果は、CIN1以下とCIN2以上の2つのカテゴリーでは正診率は72.4％であった。さらに、正常、CIN1、CIN2-3、浸潤癌の各20例において、AI支援画像診断は、浸潤癌では婦人科医の診断精度を有意に改善でき（P<0.01）、CIN2-3ではその精度が向上する傾向にあった（P＝0.14）。
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| 自由記述の分野 |
婦人科腫瘍
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
子宮頸部細胞診異常の症例に対しては、コルポスコープで観察した画像を医師が診断する。しかし、コルポスコープは大きく高価であり、汎用性が低いと言わざるを得ない。また、医師の診断においても一定の修練が必要である。当研究によって、コルポスコープ画像のAI診断を活用した医師の総合診断で精度が向上することが判明した。これは、今後、AI診断の診断精度をより高めることができれば、十分普及できる技術となり得るものと考えられた。今後はさらに、スマートフォン撮影画像の診断精度を検証する予定である。
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