AIを活用した大腸内視鏡診療

AI-assisted colonoscopy in daily clinical practice

はじめに

　世界初の内視鏡人工知能（artificial intelligence：AI）「EndoBRAIN」の上市から5年以上が経過し，現在では上部用2機種，下部用4機種が実用化されている。特に大腸内視鏡AIは急速に発展し， computer-aided detection（CADe）の導入による腺腫検出率（adenoma detection rate：ADR）の上昇効果は多くのランダム化比較試験（randomized controlled trial：RCT）やシステマティックレビューで示されている。一方で，サーベイランス間隔の短縮や，それに伴う患者負担の増大，長期的ながん抑制効果の不明確さなどを理由に，国内外の消化器・内視鏡学会はCADeシステムの常用について慎重な姿勢を取っている。内視鏡AIの効果は，操作精度や集中力，観察行動といった医師側の要素と密接に相互作用するため，実際に臨床現場で感じられる効果が必ずしも定量的データに反映されない場合がある。したがって，AIの有効性を理解し，その力を最大限に引き出すためには，蓄積されたエビデンスと実践的な知見をうまく融合させ，合理的かつ効果的な臨床的活用法を見出すことが重要である。本稿では，「機器の特徴」「AI使用者の属性」および「大腸内視鏡検査の適応」の観点から，現行のエビデンスをふまえた大腸内視鏡AIの活用法について，筆者らの経験も交え概説する。