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2017年7月11日 (火)

AIを活用したリアルタイム内視鏡診断サポートシステム開発―大腸内視鏡検査での見逃し回避を目指す―

2017年7月10日
国立研究開発法人国立がん研究センター
日本電気株式会社
国立研究開発法人科学技術振興機構
国立研究開発法人日本医療研究開発機構
プレスリリース
 
詳細は、リンクを参照して下さい。
 
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 国立研究開発法人国立がん研究センター
と日本電気株式会社は、人工知能(AI)を
用い、大腸がんおよび前がん病変
(大腸腫瘍性ポリープ)を内視鏡検査時に
リアルタイムに発見するシステムの開発に
成功しました。
 
 このリアルタイム内視鏡診断サポート
システムは、大腸の内視鏡検査時に
撮影される画像で大腸がん
および前がん病変をリアルタイムに
自動検知し、内視鏡医の病変の発見を
サポートします。
 
 また、臨床現場でリアルタイムに
医師にフィードバックするため、
画像解析に適した深層学習を活用した
AI技術と独自の高速処理アルゴリズム、
画像処理に適した高度な画像処理装置
(GPU:Graphics Processing Unit)を
用いて、1台のPCで動作する
プロトタイプを開発しました。
 
 大腸腫瘍性ポリープは、
大腸がんの前がん病変であるため、
内視鏡検査時に見つけ出し摘除すること
により大腸がんへの進行を抑制します。
 
 ポリープは内視鏡医が肉眼で見つけます
が、サイズが小さい、形状が認識しにくい
などの場合は、見逃されることも
あります。
 
 本システムでは、国立がん研究センター
中央病院 内視鏡科による所見が
付けられた約5,000例の内視鏡画像を
NECのAI技術に学習させました。
 
 本AI技術を用いて新たな内視鏡画像を
解析したところ、がん発見率は98%という
結果となりました。
 
 今後さらに、国立がん研究センター
中央病院と研究所が連携し、
肉眼での認識が困難な平坦・陥凹病変を
AIに学習させシステムの精度を上げ、
臨床試験を行った後、
日本のみならずグローバルでの実用化を
目指します。
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 良いですね。
 
 AI(深層学習による画像認識)の典型例
と言えます。
 
 医師の画像診断をサポートするAIは
他にもいろいろあるはずです。
 
 できる限り安価で実用性の高いシステム
の開発を希望します。
 
 
 
 今後の展望
>大腸がんの撲滅へ寄与
> 病変の見逃しの回避
> 検査の質の向上
> 内視鏡医の負担の軽減
 
 
 大いに期待しています。

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