本邦における大腸内視鏡用CADeに関するシミュレーションモデルを用いた費用効果分析

Cost-Effectiveness Analysis of Computer-Aided Detection System for Colonoscopy in Japan：A Simulation Model Approach

はじめに

　人工知能（artificial intelligence ; AI）技術に基づくコンピュータ病変検出支援（computer-aided detection ; CADe）は，大腸内視鏡領域においてその有用性が広く検討され，大腸腺腫検出向上に寄与する結果が多く報告されている^1）〜4）（Fig.1）．腫瘍径の大きい腺腫や腺腫以外の病変検出に対するCADeの有用性についてはさらなる検証が求められるとともに，CADe技術自体のさらなる発展も期待される^4）．また，CADeの使用が大腸癌罹患や死亡の抑制に寄与するかどうかについても今後の検証が望まれる^4）．大腸内視鏡検査は対象となる人口が非常に多いことから，医療経済学的な観点からの評価も不可欠である．令和6（2024）年度の診療報酬改定で“病変検出支援プログラム加算”（以下，CADe加算）（60点）が新設され，大腸内視鏡用CADeの医療経済性への関心がいっそう高まっている．本稿では，本邦のデータを用いて実施した大腸内視鏡用CADeの費用対効果に関する研究について紹介する^5）．