創傷管理におけるAIを利用した創傷自動評価システムの開発

Development of an AI-driven automated wound assessment system for clinical wound management

　近年，褥瘡（PI）・糖尿病性足潰瘍（DFU）などの難治性創傷の患者数は増加している．難治性創傷治療では方針を決定するための創傷評価が必須である．しかし専門家の診察に創傷評価を依頼する必要があり客観的評価法が課題であった．近年のAIによる画像認識，画像識別を応用した医療機器が開発されるようになった．筆者らはCNNモデルを作製し病理組織学的に創傷を評価する「AIを利用した創傷自動評価システム」を開発した．400のPI画像イメージを形成外科医が健常皮膚，潰瘍，壊死，肉芽の4つのセグメントに分離し教師データを作製し，教師データ（supervised data）としてCNN（U-Net）モデルをトレーニングした．CNNモデルが認識した領域と形成外科医の解答を比較した診断精度はROC曲線：0.99924，感度：0.978321，特異度：0.993100と高精度で識別が可能であった．