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Stomach and Intestine(Tokyo) Volume 54, Issue 3 （March 2019）

胃と腸 54巻3号（2019年3月発行）

Japanese English

今月の主題咽頭・食道内視鏡拡大観察の基本と最新知見

主題研究

食道領域のAI診断の最前線—食道癌拾い上げ診断の現状と拡大観察への考察 Recent Advances in AI Diagnosis in the Field of Esophagus Cancer:Current Study of the Cancer Detection and Future Applications of Magnifying Endoscopy 由雄敏之 ^1,2 , 堀江義政 ¹ , 青山和玄 ³ , 吉水祥一 ¹ , 堀内裕介 ¹ , 石山晃世志 ¹ , 平澤俊明 ^1,2 , 土田知宏 ¹ , 藤崎順子 ¹ , 多田智裕 ^2,3 Toshiyuki Yoshio ^1,2 , Yoshimasa Horie ¹ , Kazuharu Aoyama ³ , Syouichi Yoshimizu ¹ , Yusuke Horiuchi ¹ , Akiyoshi Ishiyama ¹ , Toshiaki Hirasawa ^1,2 , Tomohiro Tsuchida ¹ , Junko Fujisaki ¹ , Tomohiro Tada ^2,3 ¹がん研有明病院消化器センター上部消化管内科 ²ただともひろ胃腸科肛門科 ³株式会社AIメディカルサービス ¹Department of Gastroenterology, Cancer Institute Hospital, Japanese Foundation for Cancer Research, Tokyo ²Tada Tomohiro Institute of Gastroenterology and Proctology, Saitama, Japan ³AI Medical Service inc., Tokyo キーワード：食道癌 , 人工知能 , ディープラーニング , 拾い上げ診断 Keyword: 食道癌 , 人工知能 , ディープラーニング , 拾い上げ診断 pp.385-391

発行日 2019年3月25日 Published Date 2019/3/25

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1403201608

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Abstract 文献概要
1ページ目 Look Inside
参考文献 Reference
サイト内被引用 Cited by

要旨●食道癌は進行癌として診断されると予後が悪く，早期診断が重要である．近年，人工知能（AI）はディープラーニングを用いることにより医療の分野で非常に進歩した．筆者らは食道癌拾い上げ診断におけるAIの診断能を検証した．8,428枚の食道癌の内視鏡画像を用いてAIを教育し，別に準備した1,118枚の画像で検証した．AIは食道癌症例の98％を驚くほどの速さで検出することができ，10mm未満の7病変もすべて検出した．また98％の画像で表在癌と進行癌を判断することができた．偽陽性が多い，拡大観察については十分に検討されていないなどまだ課題はあるが，AI画像診断支援システムの臨床応用の可能性が示唆された．

　When esophageal cancer is diagnosed at an advanced stage, its prognosis is poor. Therefore, early detection is of great importance. In recent years, AI（artificial intelligence）using deep learning has made remarkable progress in various medical fields. Here, we demonstrated the diagnostic ability of AI to detect esophageal cancer. We developed an AI diagnostic system trained with 8428 endoscopic images of esophageal cancer and validated the system using independently prepared 1118 endoscopic images. The AI diagnostic system correctly detected esophageal cancer cases with a sensitivity of 98%. The AI was able to detect all 7 small cancers less than 10mm in size. Also, the AI was able to distinguish superficial esophageal cancer from advanced cancer with an accuracy of 98%. Although false positives are a limitation to this study, future work will improve our knowledge in magnifying endoscopic images. Our results suggest that an AI-based diagnostic system is feasible for applied clinical practice in the near future.