| 研究実績の概要 |
2020年度よりディープラーニングを活用した大腸内視鏡の潰瘍性大腸炎(UC)関連腫瘍内視鏡診断システムを研究・開発した。2021年にAIのUC関連腫瘍自動検出への応用を報告(Maeda Y,et al.Endoscopy. 2021)した。またUC関連腫瘍の質的診断システムの基盤として先端内視鏡技術の腫瘍・非腫瘍鑑別への有用性を報告した。(Kudo SE, Maeda Y et al. Dig Endosc. 2021; Maeda Y et al. Dig Endosc. 2022)。これらの研究よりUC関連腫瘍の自動検出アルゴリズムを構築したが、病変と正常粘膜との境界が不明瞭なため不十分な検出感度、及び周囲粘膜の炎症性変化・炎症性ポリープによる偽陽性など課題が明らかになった。
2023年度は偽陽性に対応するため炎症重症度の分類AIを開発し、本来サーベイランス内視鏡の対象となる寛解・軽症粘膜のみを解析対象とし、中等症(Mayo内視鏡スコア2)以上の粘膜は解析対象外とするシステムを構築した。
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