大腸CTアカデミア　リアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの表面型病変の感度が素晴らしい: 大腸CTアカデミア

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2020年01月14日

大腸CTアカデミア　リアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの表面型病変の感度が素晴らしい

☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆★☆
大腸CT検査技師認定制度がはじまります！！

1 ．第1 回技師認定申請書類提出期限
2020年4月1日～ 6月30日

2 ．申請には
第59回日本消化器がん検診学会総会
（2020年6月福岡市）
で開催される大腸CT検査教育研修会の出席
2019年度中の学会への入会等が必須です。

＊類似の認定制度が発足したそうです。
認定制度について5年以上にわたり
学会や委員会で十分に議論・審議されてきた
日本消化器がん検診学会の認定をご検討ください。
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PubMedから、今日のつぶやき－ 643 －

Yamada M, wt al. Development of a real-time endoscopic image diagnosis support system using deep learning technology in colonoscopy. Sci Rep. 2019 Oct 8;9(1):14465.

それでは、論文
「ディープラーニングによるリアルタイム大腸内視鏡画像補助診断システムの開発」
のご紹介です。

【アブストラクト】
われわれの開発したAIシステムは、感度と特異度がそれぞれ97.3%、99.0%であり、AUC曲線下面積がは0.975であった。

（補足）
ROC曲線を作成した時に、グラフの曲線より下の部分の面積をAUC（Area Under the Curve）といいます。AUCは0から1までの値をとり、値が1に近いほど判別能が高くなります。

感度を詳しくみてみるとは、隆起型病変で98.0%、表面型病変で93.7%であった。

（感想）
素晴らしい成績ですね。

とくに表面型病変の感度が素晴らしいです。

個人的に気になるのは特異度でしょうか。

偽陽性の頻度についても知りたいですね。

それでは、また

原文
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31594962

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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