雑誌文献を検索します。書籍を検索する際には「書籍検索」を選択してください。

Stomach and Intestine(Tokyo) Volume 56, Issue 4 （April 2021）

胃と腸 56巻4号（2021年4月発行）

Japanese English

今月の主題消化管疾患AI診断の現状

主題

大腸疾患におけるAI診断 Using Artificial Intelligence to Detect Colorectal Tumors 三澤将史 ¹ , 工藤進英 ¹ , 森悠一 ¹ , 小川悠史 ¹ , 前田康晴 ¹ , 武田健一 ¹ , 一政克朗 ¹ , 中村大樹 ¹ , 工藤豊樹 ¹ , 久行友和 ¹ , 若村邦彦 ¹ , 林武雅 ¹ , 宮地英行 ¹ , 馬場俊之 ¹ , 石田文生 ¹ , 根本哲生 ² Masashi Misawa ¹ , Shin-ei Kudo ¹ , Yuichi Mori ¹ , Yushi Ogawa ¹ , Yasuharu Maeda ¹ , Kenichi Takeda ¹ , Katsuro Ichimasa ¹ , Hiroki Nakamura ¹ , Toyoki Kudo ¹ , Tomokazu Hisayuki ¹ , Kunihiko Wakamura ¹ , Takemasa Hayashi ¹ , Hideyuki Miyachi ¹ , Toshiyuki Baba ¹ , Fumio Ishida ¹ , Tetsuo Nemoto ² ¹昭和大学横浜市北部病院消化器センター ²昭和大学横浜市北部病院臨床病理診断科 ¹Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan ²Department of Pathology, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan キーワード：大腸内視鏡 , 大腸癌 , 人工知能 , AI , computer-aided diagnosis Keyword: 大腸内視鏡 , 大腸癌 , 人工知能 , AI , computer-aided diagnosis pp.451-461

発行日 2021年4月25日 Published Date 2021/4/25

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1403202301

PDF(1579KB)

有料閲覧

閲覧方法のご案内

この論文を閲覧するためにはログインが必要になります。

パスワードを忘れた場合新しくユーザー登録する施設共通IDをご利用の方はこちらから

PPV購入案内

1,320円 (1,200円+税10%) こちらは、451ページから461ページの文献です。

PPV（ペイ・パー・ビュー）とは、論文（記事）単位で購入・閲覧ができるサービスです。
購入には医書.jp本会員登録が必要です。

新規会員登録はこちらから

会員登録完了後に改めて上記「購入サイトへ」を選択してください。
または「購入サイトへ」選択後に「購入ログイン」、「新規会員登録」の順に進んでください。

会員登録について詳しくは

こちら

をご確認ください。

Abstract 文献概要
1ページ目 Look Inside
参考文献 Reference

要旨●人工知能（AI）技術の急速な進歩により，日常生活だけではなく内視鏡診療においてもわれわれがAIに触れる場面が増えてきている．大腸内視鏡AIにおいては，その研究開発のスピードには目を見張るものがあり，既にいくつかの製品が規制をクリアし診療で使用できるようになっている．現在研究が進んでいるのは2つのカテゴリーである．すなわちAIによる病変の拾い上げ診断支援（computer-aided detection）と病変の質的診断支援（computer-aided diagnosis）である．いずれも専門医に匹敵する精度が論文などで報告されているが，AIの仕組みそのものに起因する限界があり，過度な期待は禁物である．本稿ではこれまでに報告されている大腸内視鏡AIをレビューし，その有用性と限界について論じる．

　With the rapid advancement of AI（artificial intelligence）, the world is now encountering the wide dissemination of AI not only into the daily life but also into clinical practice. Regulatory bodies have approved some AI systems for use in colonoscopy, and these are currently available in the medical marketplace. Two main research avenues exist on the use of AI in colonoscopy ; first computer-aided detection can help increase detection rates, and second, computer-aided diagnosis can support performing accurate optical biopsies. Some researchers have reported that both are as accurate as the work done by expert endoscopists ; however, machine learning is not perfect and hence needs attention. In this article, we discuss the current status and limitations of using AI in colonoscopy.