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2020年10月05日
大腸CTアカデミア ITT解析
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
第1回大腸CT検査教育研修会の受講には第59回日本消化器がん検診学会総会への出席が必要です。
総会視聴には、zoomウェビナーを使用したWeb開催となります。
視聴方法など詳細は下記をご参照ください。
参加者へのご案内
司会・演者へのご案内
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 820 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
前回の続きでこの研究の問題点をみてみたいと思います。
本研究の疑問の最大点はここです。過大評価のリスクが高いのではないでしょうか。
【Fig 1】
内視鏡挿入不能症例237名が対象となっていますが、本研究にエントリーとなったのは105名、実際に大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の両方を受診したのは97名です。
右側のフローの緑色の3マス目が左右ともに「complete CCE」となっていますが、右は「incomplete CCE」の誤りです。
ここで気になるのが、大腸CT検査の対象となりながら除外基準によって除外された63名です（左のフローの黄色の2マス目）。
この63名は大腸CT検査は適応があるので、大腸CT検査は実施した可能性が高いわけです。
内視鏡も実施しているわけですから、検査自体のリスクも高いわけではないけれど、癒着やなんらかの狭窄で大腸カプセル内視鏡検査の適応に入らなかったものと推測されます。
問題はこの63名のうち大腸CT検査がどの程度実施され、検査の完遂率がどうだったかということです。
つまり大腸CT検査との精度比較をするのであれば「Intention-to-treat（ITT）解析」をすべきではないかということです。
除外された63名の多くが大腸CT検査で検査が完遂できていた場合、それを解析にいれれば臨書現場での役立ち方、見える景色（大腸カプセル内視鏡検査の有用性を過大評価）も大きく変わってきます。
ITT解析の重要性は化学療法の分野で特に注目されますね。いくら効果があるとされても、脱落例が多い化学療法薬は臨床ではあまり役立たないからです。
いかがでしょうか？
研究デザインや結果の見せ方によって、結論は異なってくるということです。
自分が査読者であれば、この点は間違いなく突っ込みます。
ITT解析についてもう少し勉強したい方はこちらあるいはこちらからどうぞ。
さらにじっくり勉強したい方はこちらからどうぞ
それでは
原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
前回の続きでこの研究の問題点をみてみたいと思います。
本研究の疑問の最大点はここです。過大評価のリスクが高いのではないでしょうか。
【Fig 1】
内視鏡挿入不能症例237名が対象となっていますが、本研究にエントリーとなったのは105名、実際に大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の両方を受診したのは97名です。
右側のフローの緑色の3マス目が左右ともに「complete CCE」となっていますが、右は「incomplete CCE」の誤りです。
ここで気になるのが、大腸CT検査の対象となりながら除外基準によって除外された63名です（左のフローの黄色の2マス目）。
この63名は大腸CT検査は適応があるので、大腸CT検査は実施した可能性が高いわけです。
内視鏡も実施しているわけですから、検査自体のリスクも高いわけではないけれど、癒着やなんらかの狭窄で大腸カプセル内視鏡検査の適応に入らなかったものと推測されます。
問題はこの63名のうち大腸CT検査がどの程度実施され、検査の完遂率がどうだったかということです。
つまり大腸CT検査との精度比較をするのであれば「Intention-to-treat（ITT）解析」をすべきではないかということです。
除外された63名の多くが大腸CT検査で検査が完遂できていた場合、それを解析にいれれば臨書現場での役立ち方、見える景色（大腸カプセル内視鏡検査の有用性を過大評価）も大きく変わってきます。
ITT解析の重要性は化学療法の分野で特に注目されますね。いくら効果があるとされても、脱落例が多い化学療法薬は臨床ではあまり役立たないからです。
いかがでしょうか？
研究デザインや結果の見せ方によって、結論は異なってくるということです。
自分が査読者であれば、この点は間違いなく突っ込みます。
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それでは
原文
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2020年10月02日
大腸CTアカデミア 内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
大腸CT検査技師認定制度がはじまりました！！
類似の認定制度が発足したそうです。
混合しないようご留意ください。
日本消化器がん検診学会の大腸CT検査技師認定制度は
・60年以上の歴史がある学会で実施しており継続性が高いです。
・5年以上かけて十分に議論・審議されてきた制度です。
・施設認定制度があります。
・制度を運営している大腸CT検査技師認定委員会は診療放射線技師と医師の双方が参加してます。
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 819 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
【方法】
対象と検査の流れ
2016年5月から2018年12月までデンマークのわれわれの内視鏡検査部門で内視鏡挿入で、大腸CT検査の適応となった患者が対象となった。
除外基準は、虫垂切除術を除く消化管外科手術既往、既知の炎症性腸疾患、ストーマ増設、糖尿病、腸に閉塞の可能性がある場合、ペースメーカー、重度の腎臓病とした。
大腸カプセル内視鏡検査は、再度の腸管前処置のた後、内視鏡挿入不能となってから5日以上66日以内に実行された（平均14日）。
大腸CT検査は大腸カプセル内視鏡検査の翌日に実行した。
（感想）
本研究では、内視鏡挿入不能症例となり大腸CT検査が適応となった237症例がエントリーされています。
研究に同意しなかった26例、検査実施日までに同意を取り下げた症例が43+8例あります。こうした同意取り下げは一定数生じるのでこれは問題ありません。
しかし、除外基準になった人が63名にも上ります。
この63名の内訳や大腸CT検査の実施状況についての記載がありません。
この点は非常に重要です。
このあたりについて次回見ていきましょう。
原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/
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PubMedから、今日のつぶやき − 819 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
【方法】
対象と検査の流れ
2016年5月から2018年12月までデンマークのわれわれの内視鏡検査部門で内視鏡挿入で、大腸CT検査の適応となった患者が対象となった。
除外基準は、虫垂切除術を除く消化管外科手術既往、既知の炎症性腸疾患、ストーマ増設、糖尿病、腸に閉塞の可能性がある場合、ペースメーカー、重度の腎臓病とした。
大腸カプセル内視鏡検査は、再度の腸管前処置のた後、内視鏡挿入不能となってから5日以上66日以内に実行された（平均14日）。
大腸CT検査は大腸カプセル内視鏡検査の翌日に実行した。
（感想）
本研究では、内視鏡挿入不能症例となり大腸CT検査が適応となった237症例がエントリーされています。
研究に同意しなかった26例、検査実施日までに同意を取り下げた症例が43+8例あります。こうした同意取り下げは一定数生じるのでこれは問題ありません。
しかし、除外基準になった人が63名にも上ります。
この63名の内訳や大腸CT検査の実施状況についての記載がありません。
この点は非常に重要です。
このあたりについて次回見ていきましょう。
原文
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2020年10月01日
大腸CTアカデミア 不完全な大腸内視鏡検査と不完全な大腸カプセル内視鏡検査を組み合わせると！？
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
2021年度 第60回本消化器がん検診学会総会
会長：小川 眞広 先生（日本大学病院消化器肝臓内科）
会期：2021年6月4日（金）〜6日（日）（6日は研修会のみ）
会場：ステーションコンファレンス東京
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 818 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
本文の気になるところを取り上げていきます。
【背景】
われわれは、カプセルの位置を特定し、統計的手法にによってカプセルの位置を推定するために、AIベースの部位同定アルゴリズムを再設計した。
このアルゴリズムは、肛門から盲腸方向に後ろ向きにカプセルを追跡する。
すべての位置の推定には、誤差/不確実なマージンを有する。
これらのマージンは、ある地点が開始ポイントからの遠くなるにつれて大きくなっていく。
つまり、推定位置は、開始ポイントで最高の精度を持ち、最も離れた盲腸で最低の精度となることを意味する。
カプセルの動きを後方追跡することで、プラスマイナス6センチの精度にまで高めることができた。
後方追跡としたのは、開始点となる肛門が同定しやすいからである。
この部位同定アルゴリズム作成の過程では、肛門がカプセルによって観察/到達されていない症例もみられたため、前方追跡方式でさらに開発を進める必要がある。
そこでわれわれは、内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の精度を比較し、不完全な大腸内視鏡検査と不完全な大腸カプセル内視鏡検査を組み合わせた場合の全大腸観察率を評価し、さらに前方追跡方式での部位同定アルゴリズムを開発することを目的とした。
（感想）
面白い着眼点ですね。
現時点で課題はありそうですが、未来につながる技術になるのかもしれません。
それでは、また。
原文
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2021年度 第60回本消化器がん検診学会総会
会長：小川 眞広 先生（日本大学病院消化器肝臓内科）
会期：2021年6月4日（金）〜6日（日）（6日は研修会のみ）
会場：ステーションコンファレンス東京
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それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
本文の気になるところを取り上げていきます。
【背景】
われわれは、カプセルの位置を特定し、統計的手法にによってカプセルの位置を推定するために、AIベースの部位同定アルゴリズムを再設計した。
このアルゴリズムは、肛門から盲腸方向に後ろ向きにカプセルを追跡する。
すべての位置の推定には、誤差/不確実なマージンを有する。
これらのマージンは、ある地点が開始ポイントからの遠くなるにつれて大きくなっていく。
つまり、推定位置は、開始ポイントで最高の精度を持ち、最も離れた盲腸で最低の精度となることを意味する。
カプセルの動きを後方追跡することで、プラスマイナス6センチの精度にまで高めることができた。
後方追跡としたのは、開始点となる肛門が同定しやすいからである。
この部位同定アルゴリズム作成の過程では、肛門がカプセルによって観察/到達されていない症例もみられたため、前方追跡方式でさらに開発を進める必要がある。
そこでわれわれは、内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の精度を比較し、不完全な大腸内視鏡検査と不完全な大腸カプセル内視鏡検査を組み合わせた場合の全大腸観察率を評価し、さらに前方追跡方式での部位同定アルゴリズムを開発することを目的とした。
（感想）
面白い着眼点ですね。
現時点で課題はありそうですが、未来につながる技術になるのかもしれません。
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2020年09月30日
大腸CTアカデミア 人工知能（AI）はカプセルの位置を推定できる！？
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【背景】
大腸カプセル内視鏡検査が不完全になるのは、腸管前処置の不良に起因することは少なく、その多くがバッテリ稼働時間内に全大腸を通過できないことに起因している。
不完全な大腸カプセル内視鏡検査で観察ができない大腸区分の多くが遠位測腸管であり、一方で内視鏡挿入不能で観察ができなかった大腸区分の多くは近位測腸管である。
これら2つの不完全となった検査を組み合わせることで、全大腸がん観察できない患者をゲラすことは可能だと推測される。
ただし、2つの検査で観察ができた腸管部分が明らかに重複していることを画像で確実に判断する必要がある。
画像処理技術の開発により、人工知能（AI）ソリューションが推進され、カプセルの位置を推定できるようになった(16-18)。
これにより、内視鏡医はカプセルの位置と、病変の治療部位や精検部位を同定することが可能となった。
（補足）
文献16-18は下記です。
16. Herp, J, et al. Movement estimation for capsule endoscopy videos based on feature points tracking. Submitted to Artificial Intelligence in Medicine 2020.
17. Wahid, K, et al. A localization algorithm for capsule endoscopy based on feature point tracking. In: 2016 International Conference on Medical Engineering, Health Informatics and Technology (MediTec). IEEE, 2016, pp. 1–5.
18. Bao, G,et al. Hybrid localization of microrobotic endoscopic capsule inside small intestine by data fusion of vision and RF sensors. IEEE Sensors J 2015; 15: 10.
（感想）
上記のカプセルの位置情報の正確性について気になりますね。このあたり不勉強なのでご存じの方はご教示ください。
それでは、また。
原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/
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PubMedから、今日のつぶやき − 817 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
今回より本文の気になるところを取り上げていきます。
【背景】
大腸カプセル内視鏡検査が不完全になるのは、腸管前処置の不良に起因することは少なく、その多くがバッテリ稼働時間内に全大腸を通過できないことに起因している。
不完全な大腸カプセル内視鏡検査で観察ができない大腸区分の多くが遠位測腸管であり、一方で内視鏡挿入不能で観察ができなかった大腸区分の多くは近位測腸管である。
これら2つの不完全となった検査を組み合わせることで、全大腸がん観察できない患者をゲラすことは可能だと推測される。
ただし、2つの検査で観察ができた腸管部分が明らかに重複していることを画像で確実に判断する必要がある。
画像処理技術の開発により、人工知能（AI）ソリューションが推進され、カプセルの位置を推定できるようになった(16-18)。
これにより、内視鏡医はカプセルの位置と、病変の治療部位や精検部位を同定することが可能となった。
（補足）
文献16-18は下記です。
16. Herp, J, et al. Movement estimation for capsule endoscopy videos based on feature points tracking. Submitted to Artificial Intelligence in Medicine 2020.
17. Wahid, K, et al. A localization algorithm for capsule endoscopy based on feature point tracking. In: 2016 International Conference on Medical Engineering, Health Informatics and Technology (MediTec). IEEE, 2016, pp. 1–5.
18. Bao, G,et al. Hybrid localization of microrobotic endoscopic capsule inside small intestine by data fusion of vision and RF sensors. IEEE Sensors J 2015; 15: 10.
（感想）
上記のカプセルの位置情報の正確性について気になりますね。このあたり不勉強なのでご存じの方はご教示ください。
それでは、また。
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2020年09月29日
大腸CTアカデミア 大腸カプセル内視鏡検査の完遂率は低いが内視鏡で観察範囲をAIで確定すれば、精度の高い検査検査となる！？
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
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視聴方法など詳細は下記をご参照ください。
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☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 816 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
【アブストラクト】
結論：
内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査の感度は大腸CT検査に比較し良好な結果であった。。
大腸カプセル内視鏡検査が観察できた範囲を同定するアルゴリズムを活用することで、内視鏡挿入不能症例の全大腸の完全な検査の実施率が向上する可能性がある。
（感想）
大腸カプセル内視鏡検査の完遂率が明らかに低いわけですが、それは内視鏡で途中まで観察できているのだから、観察範囲をAIで確定すれば、精度の高い検査が可能になるということだと思います。
気になるのは大腸CT検査の精度が今回の検査ではとくに低い結果となっていること、大腸カプセル内視鏡検査が完遂できない場合の滞留などを含めたその後のフォローはどうなっているのか、本文で確認してみましょう。
それでは、また。
原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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ご質問もお待ちしています。
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メリット
・画像が共有できる！
・最新の情報を入手できる。
・仲間と意見を交換できる。
・待ち時間に気軽にみられる。
・配信されたことがすぐに分かる。
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（感想）
大腸カプセル内視鏡検査の完遂率が明らかに低いわけですが、それは内視鏡で途中まで観察できているのだから、観察範囲をAIで確定すれば、精度の高い検査が可能になるということだと思います。
気になるのは大腸CT検査の精度が今回の検査ではとくに低い結果となっていること、大腸カプセル内視鏡検査が完遂できない場合の滞留などを含めたその後のフォローはどうなっているのか、本文で確認してみましょう。
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2020年09月28日
大腸CTアカデミア 大腸カプセル内視鏡検査は66（68%）名の患者で完遂
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
大腸CT検査技師認定制度がはじまりました！！
類似の認定制度が発足したそうです。
混合しないようご留意ください。
日本消化器がん検診学会の大腸CT検査技師認定制度は
・60年以上の歴史がある学会で実施しており継続性が高いです。
・5年以上かけて十分に議論・審議されてきた制度です。
・施設認定制度があります。
・制度を運営している大腸CT検査技師認定委員会は診療放射線技師と医師の双方が参加してます。
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 815 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
【アブストラクト】
結果：
内視鏡挿入不能症例として大腸CT検査が適応となったのは237名の患者であった。
このうち研究対象となったのは105名であり、97名が大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の両方を受けた。
大腸カプセル内視鏡検査は66（68%）名の患者で完遂した。
内視鏡が到達した部位まで観察できた大腸カプセル内視鏡検査を含めると、73（75％）名で全大腸の観察が可能であった。
78（80％）名は大腸CT検査で全大腸が観察することができた。
大腸CT検査と比較した大腸カプセル内視鏡検査の相対感度は、5mm以上のポリープでは2.67（95%CI 1.76-4.04）、9mmを超えるポリープでは1.91（95％CI 1.18-3.09）であった。
AIベースのアルゴリズムを開発した。
（補足）
相対感度 relative sensitivity：二つの検査法の感度の比をとったもの
今回の結果からは、大腸カプセル内視鏡検査のほうが感度が高かったということになりますね。
それでは、また。
原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/
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PubMedから、今日のつぶやき − 815 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
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結果：
内視鏡挿入不能症例として大腸CT検査が適応となったのは237名の患者であった。
このうち研究対象となったのは105名であり、97名が大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の両方を受けた。
大腸カプセル内視鏡検査は66（68%）名の患者で完遂した。
内視鏡が到達した部位まで観察できた大腸カプセル内視鏡検査を含めると、73（75％）名で全大腸の観察が可能であった。
78（80％）名は大腸CT検査で全大腸が観察することができた。
大腸CT検査と比較した大腸カプセル内視鏡検査の相対感度は、5mm以上のポリープでは2.67（95%CI 1.76-4.04）、9mmを超えるポリープでは1.91（95％CI 1.18-3.09）であった。
AIベースのアルゴリズムを開発した。
（補足）
相対感度 relative sensitivity：二つの検査法の感度の比をとったもの
今回の結果からは、大腸カプセル内視鏡検査のほうが感度が高かったということになりますね。
それでは、また。
原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/
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2020年09月26日
大腸CT検査技師認定制度がはじまりました！！
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2020年09月25日
大腸CTアカデミア カプセルの位置を特定するためのAIベースのアルゴリズムを開発！
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
第59回日本消化器がん検診学会総会はすべてオンラインでの開催となりました。
オンサイトでの交流がなくなり大変残念ではありますが、現状を考慮すると致し方ありませんね。
大腸CT検査認定技師の申請に必要な第1回大腸CT検査教育研修会は総会への出席が必須です。
こちらをご参照ください。
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 814 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
【アブストラクト】
方法：
この前向研究では、内視鏡挿入不能症例に対して続いて大腸CT検査の実施が適応となった患者に対して大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の両方を実施した。
大腸カプセル内視鏡検査が観察を中止した部位と大腸内視鏡検査が到達した部位について記録し、組み合わせによって大腸が完全に観察されたかを識別するの登録を行った。
カプセルの位置を特定するためのAIベースのアルゴリズムを開発し、全大腸の経路を再構築した。
（感想）
内視鏡挿入不能となった患者さんに対して、大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の両方をおこなうという研究デザインですね。
しかも大腸カプセル内視鏡検査は大腸内視鏡検査の観察範囲も考慮するということのようです。
次回は結果をご紹介します。
それでは、また。
原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/
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PubMedから、今日のつぶやき − 814 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
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【アブストラクト】
方法：
この前向研究では、内視鏡挿入不能症例に対して続いて大腸CT検査の実施が適応となった患者に対して大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の両方を実施した。
大腸カプセル内視鏡検査が観察を中止した部位と大腸内視鏡検査が到達した部位について記録し、組み合わせによって大腸が完全に観察されたかを識別するの登録を行った。
カプセルの位置を特定するためのAIベースのアルゴリズムを開発し、全大腸の経路を再構築した。
（感想）
内視鏡挿入不能となった患者さんに対して、大腸カプセル内視鏡検査と大腸CT検査の両方をおこなうという研究デザインですね。
しかも大腸カプセル内視鏡検査は大腸内視鏡検査の観察範囲も考慮するということのようです。
次回は結果をご紹介します。
それでは、また。
原文
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2020年09月24日
大腸CTアカデミア 不完全な内視鏡検査に大腸カプセル内視鏡検査の結果を組み合わせた場合の全大腸観察率は！？
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
2021年度 第60回本消化器がん検診学会総会
会長：小川 眞広 先生（日本大学病院消化器肝臓内科）
会期：2021年6月4日（金）〜6日（日）（6日は研修会のみ）
会場：ステーションコンファレンス東京
☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
PubMedから、今日のつぶやき − 813 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
【アブストラクト】
目的：
本研究は、内視鏡挿入不能症例の後に実施する大腸CT検査と比較した大腸カプセル内視鏡検査の相対的な感度を検討した。
さらに、不完全な内視鏡検査に大腸カプセル内視鏡検査の結果を組み合わせた場合の全大腸観察率を調査し、両検査の組み合わによる調査法の安全性を担保する前方追跡アルゴリズムの開発を目的とする。
（感想）
現在まで、大腸カプセル内視鏡検査の臨床応用では課題が多い中で、現実的な活用法を模索しているとようですね。
バッテリ切れや停滞の課題のほかにも、少なくない腸管前処置の負担やコストの課題もあります。
個人的には、大腸カプセル内視鏡検査は光学的アプローチから脱却するようなブレイクスルーがないとまだまだ厳しいかとも感じています。あくまで私見ですが。
コロナ禍にご注意のうえ、良い連休をお過ごしくださいね。
それでは、また。
原文
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会場：ステーションコンファレンス東京
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【アブストラクト】
目的：
本研究は、内視鏡挿入不能症例の後に実施する大腸CT検査と比較した大腸カプセル内視鏡検査の相対的な感度を検討した。
さらに、不完全な内視鏡検査に大腸カプセル内視鏡検査の結果を組み合わせた場合の全大腸観察率を調査し、両検査の組み合わによる調査法の安全性を担保する前方追跡アルゴリズムの開発を目的とする。
（感想）
現在まで、大腸カプセル内視鏡検査の臨床応用では課題が多い中で、現実的な活用法を模索しているとようですね。
バッテリ切れや停滞の課題のほかにも、少なくない腸管前処置の負担やコストの課題もあります。
個人的には、大腸カプセル内視鏡検査は光学的アプローチから脱却するようなブレイクスルーがないとまだまだ厳しいかとも感じています。あくまで私見ですが。
コロナ禍にご注意のうえ、良い連休をお過ごしくださいね。
それでは、また。
原文
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PubMedから、今日のつぶやき − 812 −
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背景：
ガイドラインでは、内視鏡挿入不能症例では大腸CT検査の実施が推奨されている。
大腸カプセル内視鏡検査はその次善の検査法とされるものの、全大腸の観察率が十分ではない。
大腸カプセル内視鏡検査に人工知能（AI）を用いた部位同定アルゴリズムを活用することにより、大腸カプセル内視鏡検査と不完全内視鏡検査を合わせた全大腸の観察が可能となるかもしれない。
（感想）
大腸カプセル内視鏡検査は大腸の途中で停滞したりバッテリ切れになったりと完全な検査実施率が課題です。
内視鏡挿入不能症例に適応することで、そしてさらにAIで部位同定をきちんとすれば完全な検査になる可能性があるかもしれないということですね。
これはこれで面白い発想ですね。
次回に続きます。
それでは、また。
原文
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PubMedから、今日のつぶやき − 812 −
Deding U, Herp J, Havshoei AL, et al. Colon capsule endoscopy versus CT colonography after incomplete colonoscopy. Application of artificial intelligence algorithms to identify complete colonic investigations. United European Gastroenterol J. 2020;8(7):782-789.
それでは
論文「内視鏡挿入不能症例に対する大腸カプセル内視鏡検査 vs. 大腸CT検査：人工知能アルゴリズムによる全大腸検索」
のご紹介です。
【アブストラクト】
背景：
ガイドラインでは、内視鏡挿入不能症例では大腸CT検査の実施が推奨されている。
大腸カプセル内視鏡検査はその次善の検査法とされるものの、全大腸の観察率が十分ではない。
大腸カプセル内視鏡検査に人工知能（AI）を用いた部位同定アルゴリズムを活用することにより、大腸カプセル内視鏡検査と不完全内視鏡検査を合わせた全大腸の観察が可能となるかもしれない。
（感想）
大腸カプセル内視鏡検査は大腸の途中で停滞したりバッテリ切れになったりと完全な検査実施率が課題です。
内視鏡挿入不能症例に適応することで、そしてさらにAIで部位同定をきちんとすれば完全な検査になる可能性があるかもしれないということですね。
これはこれで面白い発想ですね。
次回に続きます。
それでは、また。
原文
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32731841/
ご注意）必ずしも論文の内容をすべて網羅している情報ではございません。詳細にご興味の方は原文をご確認ください。つぶやきは正確な情報発信を心がけますが、その内容を保証するものではないことをどうぞご了承ください。
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