昨今、機械学習や、AI学習などが医療へ活用され始めております。

１月に報告された論文では、大腸内視鏡カメラの小さいポリープをリアルタイムに識別子、治療適応の有無などの判断に活用できるかどうかというものです。

Deep Lerningによる技術が使用されました。

125個の微小ポリープの映像データを内視鏡的分類に基づいて識別することでテストされています。

結果としては、125個の登録データのうち、106個を識別可能でした。制度としては94%。同定の感度は98%、特異度は83%、陽性適中率は90%、陰性適中率は97%でした。

19例は識別できなかったわけですが、それなりの精度のAIモデルですよね。AI技術の活用については様々な医療分野に到来しておりますが、CTやMRIなどの画像診断や今回のような内視鏡、その他病理学的な分野でAIは非常に活躍できる技術だと考えられます。人間の目とAIがタッグを組む時代がくるのが楽しみです。AIに負けないように私達人間医師も進化していかねばなりません。

Real time differentiation of adenomatous and hyperplastic diminutive colorectal polyps during analysis of unaltered videos of standard colonoscopy using a deep learning model.

Gut. 2019 Jan;68(1):94-100.