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Volume 38, Issue 2 （February 2026）

消化器内視鏡 38巻2号（2026年2月発行）

Japanese English

特集動画で見る内視鏡イメージングの最前線

［総論］

AI内視鏡に未来はあるか？ Can we envision a positive future for artificial intelligence-assisted endoscopy? 森悠一 ^1,2,3 , 工藤進英 ³ , 三澤将史 ³ Yuichi Mori ^1,2,3 , Shin-ei Kudo ³ , Masashi Misawa ³ ¹オスロ大学医学部Institute of Health and Society, Clinical Effectiveness Research Group ²オスロ大学付属病院移植医学部消化器内科 ³昭和医科大学横浜市北部病院消化器センター ¹Clinical Effectiveness Research Group, University of Oslo and Oslo University Hospital, Oslo, Norway ²Gastroenterology Section, Department of Transplantation Medicine, Oslo University Hospital, Oslo, Norway ³Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan キーワード：内視鏡 , 人工知能 , 大腸ポリープ Keyword: endoscopy , artificial intelligence , colorectal polyps pp.128-133

発行日 2026年2月25日 Published Date 2026/2/25

DOI https://doi.org/10.24479/endo.0000002497

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参考文献 Reference

要旨

内視鏡診療への人工知能（artificial intelligence：AI）導入への導入が進んでいる。大腸ポリープの検出支援（computer-aided detection：CADe）により腫瘍検出率が5〜15％向上することが多数のランダム化比較試験（randomized controlled trial：RCT）のメタ解析で示された。2025年3月には英国医学誌（British Medical Journal：BMJ），米国消化器病学会（American Gastroenterological Association：AGA），欧州内視鏡学会（European Society for Gynaecological Endoscopy：ESGE）の3組織から大腸CADeのガイドラインが発表されたが，同一エビデンスにもとづきながらも推奨内容が異なった。これは，CADeによる大腸癌抑制効果が限定的である一方，増加するサーベイランス内視鏡の患者負担が大きいと評価されたためである。一方，病理診断予測（computer-aided diagnosis：CADx）や上部消化管の臓器へのAI利用についてはエビデンスが不十分な状況にある。2025年にはAIを使うことによるlearning evidenceに関する研究が立て続けに発表されたが，AIを用いることでトレーニング効果があるのか，逆に医師の技量低下を招くのか，結論は定まっていない。現状では，テクノロジーに対する期待感はあるものの，患者目線で確立されたエビデンスは不足しているため，効性と限界・適応を理解し，慎重に臨床導入を進める必要がある。

　The introduction of artificial intelligence (AI) into endoscopic practice is progressing. A meta-analysis of multiple randomized controlled trials has shown that computer-aided detection (CADe) of colorectal polyps improves adenoma detection rates by 5-15%. In March 2025, guidelines on colorectal CADe were published jointly by the BMJ, the American Gastroenterological Association (AGA), and the European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE). However, despite being based on the same body of evidence, the recommendations differed. This was because, while the cancer-preventive effect of CADe was considered limited, the increased burden on patients from more frequent surveillance colonoscopies was seen as significant.

　Meanwhile, evidence remains insufficient regarding computer-aided diagnosis (CADx) for histopathological prediction and the use of AI in the upper gastrointestinal tract. In 2025, a series of studies were published on learning evidence using AI; however, it remains unclear whether AI contributes to training benefits or, conversely, risks diminishing physicians’ technical skills.

　At present, although there is great anticipation for the technology, evidence established from the patient’s perspective is lacking. Therefore, it is necessary to understand both the efficacy and the limitations/indications of AI and proceed cautiously with its clinical implementation.