8．AIによるコルポスコピー診断

子宮腟部前癌病変LSIL/CIN1とHSIL/CIN2＋CIN3を対象とし，独自のneural network architecture作成によるdeep learningを行ってAIの診断性能を評価した。まず画像だけからAIで診断する場合，対象患者はLSIL 97例とHSIL 213例で，教師あり学習法を用いたAIによる正診率は0.823，HSILに対する感度，特異度は0.800，0.882であった。次に，画像とともにHPV型を学習させたAIによる診断では，対象患者がLSIL 43例とHSIL 210例となり，AIによる正診率は0.941，HSILに対する感度，特異度は0.956，0.833で，成績は向上した。なお，どちらのAIの場合も有意差はなかったが，腫瘍専門医の成績をおおむね上回るか同等だった。今後ビッグデータが得られれば，対象病変種類の拡張も診断精度の向上も期待できる。