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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

ノート

大腸癌組織画像におけるAI活用の実際 Artificial Intelligence Applied to Histological Images of Colorectal Cancer 高松学 ¹ Manabu Takamatsu ¹ ¹公益財団法人がん研究会がん研究所病理部 ¹Division of Pathology, the Cancer Institute, Japanese Foundation for Cancer Research, Tokyo キーワード：大腸癌 , T1癌 , 人工知能 , 機械学習 , リンパ節転移予測 Keyword: 大腸癌 , T1癌 , 人工知能 , 機械学習 , リンパ節転移予測 pp.495-499

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

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1403202307

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

要旨●病理分野におけるAIの活用は，単なる組織型の分類にとどまらず，治療方針決定に寄与するものへ変化しつつある．大腸においても，ニューラルネットワークや他の機械学習の手法により，病理組織画像の分類や予後に影響を与えうる腫瘍形態の推測，さらには大腸T1癌のリンパ節転移を予測するモデルを作成することができるようになった．従来の組織学的評価法ではこれらを再現性高く予測することは難しいが，より客観的な教師データに基づいたAI開発により，その再現性や精度を向上させていくことが可能となる．本稿では，大腸癌におけるAI活用の手法とその具体例を紹介し，臨床応用する際の留意点について考察する．

　The application of AI（artificial intelligence）in the field of pathology is growing beyond mere classification of histological types to uses that contribute to treatment strategies. Neural networks and other machine learning techniques can be used to classify colorectal histological images, estimate tumor morphology that can affect prognosis, and even create models that predict lymph node metastasis of T1 colorectal cancer. It is difficult to predict prognosis with high reproducibility using the conventional histological evaluation method. However, it is possible to improve reproducibility and accuracy of prognostication by developing AI based on effective teacher data. Here I introduce the methods and discussion points for utilizing AI in the field of colorectal cancer.