内視鏡AIの活用

Utilization of artificial intelligence

はじめに

　大腸内視鏡においてadenoma detection rate （ADR）は大腸癌罹患・死亡と逆相関するため，最も重要なquality indicatorの一つと考えられている^1）。しかしながら，腫瘍性病変の26％が1回の検査で見逃されているというメタ解析が示すように，大腸内視鏡では見逃しは避けることができない事象である。さらには大腸内視鏡後に発見されるpost colonoscopy colorectal cancer （PCCRC）の約60％が見逃しに起因するとの報告もある^2）。このような見逃しを減らす目的で，病変の検出支援をするcomputer-aided detection （CADe）の開発がスタートした。CADeの開発は困難をきわめたが，2010年代にディープラーニングが登場し，状況が一変した。精度が90％を超え，かつリアルタイムに病変検出ができる可能性が出てきたのである。2018年には筆者^3），Urban^4），Wang^5）らが相次ぎ，ディープラーニングを使用してリアルタイム動作が可能なCADeを医学誌に報告している。本邦では昭和大学・名古屋大学が開発したEndoBRAIN-EYE，NEC社と国立がん研究センターが開発したWise Vision^Ⓡ，富士フイルム社のCAD EYE，Lpixel社 EIRL Colon Polypがそれぞれ薬機法承認を受け市販を開始している。海外に目を向けると，さらに多くのソフトウェアが発売されている。