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Japanese

Prediction of Lymph Node Metastasis in T1 Colorectal Cancer with Artificial Intelligence Katsuro Ichimasa 1 , Shin-ei Kudo 1 , Yuta Kouyama 1 , Yu Niimura 1 , Shunto Iwasaki 1 , Yurie Kawabata 1 , Yuki Miyata 1 , Yosuke Minegishi 1 , Taishi Okumura 1 , Tatsuya Sakurai 1 , Yasuharu Maeda 1 , Noriyuki Ogata 1 , Takemasa Hayashi 1 , Tetsuo Nemoto 2 , Toshiyuki Baba 1 , Masashi Misawa 1 1Digestive Disease Center, Showa Medical University Northern Yokohama Hospital 2Department of Diagnostic Pathology, Showa Medical University Northern Yokohama Hospital Keyword: 人工知能 , 大腸T1癌 , ガイドライン , デジタルパソロジー , 意思決定支援AI pp.519-525
Published Date 2026/4/25
DOI https://doi.org/10.11477/mf.053621800610040519
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 T1 colorectal cancer carries an 〜10% risk of lymph node metastasis, making the crucial to decide between follow-up monitoring and additional surgical resection after endoscopic treatment. Contemporary clinical guidelines have remarkably contributed to identifying a low-risk group to be monitored ; however, their predictive accuracy for the high-risk group remains limited, resulting in overtreatment to this group. Recent advances in artificial intelligence(AI)have demonstrated a superior predictive performance compared with the guideline-based criteria and have highlighted the importance of clinical factors such as sex and tumor location. Moreover, limited reproducibility in pathological assessment represents a fundamental hurdle, for which the pathology-based AI may provide a complementary support. Decision-support AI, which integrates the lymph node metastasis risk with patient age, surgical risk, comorbidities, and individual preferences, can further personalize treatment strategies. Altogether, these developments suggest that AI-driven approaches may play an increasingly important role in optimizing decision-making for patients with T1 colorectal cancer.


Copyright © 2026, Igaku-Shoin Ltd. All rights reserved.

基本情報

電子版ISSN 1882-1219 印刷版ISSN 0536-2180 医学書院

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