いつでも、どこでも、だれでもUCの内視鏡画像評価が可能になるAIシステムを開発

ニュース｜ 2020/3/4

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医師ごとの診断のブレがなく、合併症のリスクを伴う「粘膜生検」も不要

東京医科歯科大学医学部附属病院消化器内科の竹中健人助教、同大高等研究院の渡辺守院長、同大医学部附属病院光学医療診療部の大塚和朗教授らの研究グループは、ソニーイメージングプロダクツ＆ソリューションズ株式会社の協力を得て、潰瘍性大腸炎（UC）内視鏡画像に基づくコンピューター画像支援システム（DNUC; deep neural network system based on endoscopic images of ulcerative colitis）を試験的に開発したことを発表しました。

UCの炎症をコントロールするためには、症状寛解だけでなく「粘膜治癒」を達成することが重要です。そのためには、内視鏡検査で「内視鏡的な寛解」と「組織学的な寛解」を評価する必要があります。この評価のためには、UCに対する知識や経験が必要で、さらに医師の主観も入るため、人によって評価が異なる場合があるのが問題でした。さらに「組織学的な寛解」を評価するためには、内視鏡検査で腸の粘膜の一部を採取する必要があり、それに伴うコストや合併症リスクが避けられませんでした。

研究グループは、これらの問題を解消するため、DNUCを開発し、精度などを検証しました。

その結果、DNUCには以下のようなメリットがあることがわかりました。

・精度が高いので、将来的には臨床現場でも実用可能

・「いつでも」「どこでも」「だれでも」UCの専門医と同等の一定の内視鏡評価が可能

・AIが内視鏡画像のみで「組織学的な寛解」を評価できるので、粘膜生検のコストとリスクを無くせる

研究グループは、将来的にUCに対する内視鏡評価の方法を変えるツールにすべく、実用化に向けた検討を進めるとしています。

IBDの本当の意味での寛解を知るために欠かせない内視鏡検査。この評価が簡単になれば、病院選択の幅もより広がるのではないでしょうか。今後に期待しましょう！

（IBDプラス編集部）

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