エルピクセルなど、大腸内視鏡病変検出・鑑別診断サポートを行うAIを開発

エルピクセル株式会社、東京慈恵会医科大学、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）は、大腸内視鏡検査中にリアルタイムでポリープを検出し、その組織診断をAIで予測する検査支援システムを開発した。

同研究は、AMEDの革新的がん医療実用化研究事業「人工知能技術を用いた大腸内視鏡検査における病変検出・診断支援技術の開発」（研究代表者：炭山和毅 東京慈恵会医科大学教授）の支援のもと、東京慈恵会医科大学がエルピクセル（分担研究者）とともに実施しているものだ。

AIには、約5万枚の大腸ポリープ画像を使用しており、形状・大きさや組織診断によらず、あらゆる大腸ポリープに対応。大腸ポリープの検出感度98%、陽性的中率91.2％を達成した。

内視鏡専門医であっても発見が容易ではない平らなポリープや微小ポリープに限定した場合でも、感度93.7%、陽性的中率96.7%の高精度で検出が可能だという。

AIの支援によりポリープの見落としを減らすことで、将来の大腸がん発生リスクの低減が見込める。

【関連リンク】
・東京慈恵会医科大学（The Jikei University School of Medicine）

IoTNEWS編集部

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