人工知能を用いた潰瘍性大腸炎関連腫瘍の内視鏡診断法の開発

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 20K17002
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分53010:消化器内科学関連
• 研究機関: 昭和大学
• 研究代表者: 前田 康晴 昭和大学, 医学部, 講師 (30595616)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 潰瘍性大腸炎 / 大腸癌 / 大腸内視鏡 / 人工知能 / 光学生検

研究成果の概要

機械学習用画像のアノテーションの基なる、潰瘍性大腸炎関連腫瘍の腫瘍・非腫瘍鑑別のための超拡大内視鏡診断法の構築し、超拡大内視鏡診断法に基づきプロトタイプの作成をおこなった。続いて、病変発見支援のためのソフトウェアの構築のため、現在市販されているCADeでの潰瘍性大腸炎患者サーベイランスでの有用性を報告した(Maeda Y, Kudo SE, et al. Endoscopy. 2021)一方で、高度炎症粘膜や炎症性ポリープなどを腫瘍性病変と誤診する課題を明らかにした (Maeda, Misawa et al UEGW 2022)。

自由記述の分野

消化器内視鏡学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究は人工知能(AI)を利用することで、潰瘍性大腸炎(UC)関連腫瘍の内視鏡診断の確立を目標とした。UCは、本邦で22万人の罹患者がいる疾患である。UC患者では年3％と高率でUC関連腫瘍が発生する。UC関連腫瘍を早期に正確に診断し治療することで大腸癌の抑制や大腸全摘術の回避が可能である。しかしながら、周囲粘膜との境界が不明瞭であり、既存の内視鏡モダリティでは十分な精度での診断が困難であった。今後、本研究で開発したシステムが実用化を目指す。