AIを活用した上部消化管内視鏡診療

Artificial intelligence-assisted upper gastrointestinal endoscopy

はじめに

　上部消化管内視鏡検査（esophagogastroduodenoscopy：EGD）は，食道・胃・十二指腸の病変を直接観察できる不可欠な診断手段であり，とりわけ食道扁平上皮癌や早期胃癌の発見において中心的役割を果たしてきた。近年，ハイビジョン内視鏡や画像強調観察（image-enhanced endoscopy：IEE）の発展により診断精度は向上したものの，病変の検出や質的診断は依然として術者の経験や集中力に大きく依存し，熟練医であっても見逃しや誤診は避けられない。また，検査時間や術者の疲労も精度低下の要因となり，観察の均てん化は長年の課題とされてきた。

このような背景から，深層学習を中心とした人工知能（artificial intelligence：AI）技術の発展により，内視鏡領域にもCADe（検出支援）やCADx（診断支援）が導入されつつある。実際，食道癌^1）や胃癌^2），Barrett食道腺癌^3）を対象とした研究では，AI併用により見逃し率の低減や診断精度の向上が報告されているが，その多くは後ろ向き研究や小規模な前向き試験にとどまり，エビデンスはいまだ不十分である。日本消化器内視鏡学会が2024年に公表した「内視鏡AIに関するポジションステートメント」においても，「上部消化管内視鏡AIが内視鏡のクオリティを向上させるか」については「上部消化管内視鏡用CADeあるいはCADxが，腫瘍検出率あるいは質的診断の精度を高めるかについてのエビデンスは不十分である」と記載されている^4）。