Japanese
English
今月の特集1 AI医療の現状と課題
AIで大腸癌死亡率の低下を目指す
Artificial intelligence aided coloscopy aiming for colorectal cancer mortality
炭山 和毅
1
1東京慈恵会医科大学内視鏡医学講座
キーワード：
全大腸内視鏡検査
,
TCS
,
病変検出モデル
,
CADe
,
病変分類支援モデル
,
CADx
,
deep learning
,
薬機法
Keyword:
全大腸内視鏡検査
,
TCS
,
病変検出モデル
,
CADe
,
病変分類支援モデル
,
CADx
,
deep learning
,
薬機法
pp.858-863
発行日 2020年8月15日
Published Date 2020/8/15
DOI https://doi.org/10.11477/mf.1542202432
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Point
●全大腸内視鏡検査（TCS）と，その所見に基づく腫瘍性病変の内視鏡的切除は，大腸癌の発生率・死亡率ともに減少させる．
●腫瘍性病変の発見や病理診断の予測精度は内視鏡医の技能によりばらつきがある．特に腫瘍性病変の発見率の低下は被検者の大腸癌死亡率を上昇させる．
●deep learning技術を基盤とする，リアルタイム性の高い大腸内視鏡診断支援システムが構築されている．早期の臨床研究の多くは，病変の発見・診断精度の底上げを期待させる結果であった．
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