小腸カプセル内視鏡画像診断支援─深層学習システムとQuickView mode の比較〔Review from ─ Gastrointest Endosc 2021；93：165-173.e1〕

カプセル内視鏡検査は，低侵襲で小腸のさまざまな病変検出（粘膜傷害，血管拡張症，隆起性病変，血液貯留）に有用である．しかし，読影者にとっては長時間読影や病変見逃しリスクの負担が大きい．コンピューターによる病変自動検出システムがあれば，負担を軽減できる可能性がある．PillCam®カプセル内視鏡の読影システムには，自動画像抽出モード（QuickView mode）が搭載されているが，重要な異常所見を逃すことがあるため実用性にやや乏しい）．一方で，画像認識に強い人工知能である深層学習を用いた高精度の病変自動検出システム開発が昨今盛んであるが，そのほとんどはターゲットが1種類の病変であり，検証が症例単位ではなく画像単位である．このように，小腸カプセル内視鏡の多種類病変を高精度に自動検出するシステムは確立されていない．