大腸CTアカデミア　大腸内視鏡AIシステムの課題は？: 大腸CTアカデミア

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2020年01月24日

大腸CTアカデミア　大腸内視鏡AIシステムの課題は？

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新規大腸CT検査技師認定手続きのお知らせ

最新情報が更新されています１l

申請には、第59回日本消化器がん検診学会総会（2020年 6月5日（金）～7日（日）福岡市）への参加及び総会で開催される大腸CT検査教育研修会の出席、２０１９年度中（2019年4月1日?2020年3月31日）の本学会への入会が必須となっておりますが、第1回に申請をご希望の方は、遅くとも2020年2月末日までに入会手続きを完了してください。

大腸CT検査技師の認定資格を取得された場合、２０２０年１１月１日から申請が開始される大腸CT検査技術認定施設に申請することが可能になります。

＊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－ 651 －

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。

【考察】
今回開発したこのAIシステムの課題として、本システムは20病変を検出できなかった（偽陰性率2.7%）。

これらの見逃し病変は、画像の端に斜めに撮影されたか、ひだの陰に隠れていたためで、このAIシステムが生体内でリアルタイムで使用する際に、注意深く観察すれば、これら見逃し病変の大部分が検出された。

また、このAIシステムは、画面の遠くに写っているいる病変の検出は不良であった。

AIが学習する際に使用された病変画像は、内視鏡医が病変に気付きその病変画像を撮影したものを使用したので当然の結果と考えられる。

そこで、2回目の学習期間では連続するビデオ画像も使用した。

遠くに写っている病変データでさらに学習することにより、このAIシステムは臨床的により信頼性の高いものに発展すると考えられる。

（感想）
見逃し病変を集積し、それを学習していくことでAIの精度は上がっていくことでしょう。

精度を高めていく努力は必用ですが、医師がAIに依存しすぎないか、そもそもこれから学んでいく医師の診断能力の成長を妨げないかなど、新たな問題が生じるのかもしれませんね。

次回から新しい論文をご紹介します。

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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