海外ジャーナルレビュー : 「癌」

AIは大腸ポリープを96%の精度でリアルタイム検出できる
Deep Learning Localizes and Identifies Polyps in Real Time With 96% Accuracy in Screening Colonoscopy [ 原文(アブストラクト)を読む⇒ ]

カテゴリー:
ジャーナル名:Gastroenterology
年月:October 2018
巻:155
開始ページ:1069
【背景】
大腸がん検診におけるポリープ検出率は大腸がんリスクと直結するが、内視鏡術者により大きな差があることが知られている。University of California, IrvineのUrbanらは、2,000名以上の患者から収集された代表的な大腸内視鏡画像8,641枚をもとに畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを用いたコンピュータ支援画像解析を開発、計5時間の大腸内視鏡映像20本についてこれを検証した。
【結論】
人の手により分類された画像での検証では、CNNはAUC:0.991、96.4%の精度でポリープを同定した。28個のポリープが摘除された大腸内視鏡の映像についてのレビューでは、4人の熟練医が8個のポリープを新たに同定、CNNの補助によりさらに17個を同定した。CNNの偽陽性率は7%であった。
【評価】
CNNは画像認識に強く、これまで病理画像の診断などで高い能力を示しているが、この研究では大腸内視鏡の映像からリアルタイムでポリープを発見し、経験を積んだ内視鏡専門医をサポートできることを示した。
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大規模臨床試験、新規の薬・機器・手法・因子・メカニズムの発見に関する文献を主に取り上げ、原文の要約と専属医師のコメントを掲載。
(制作協力:Silex 知の文献サービス

取り上げる主なジャーナル(癌)
The Journal of the American Medical Association(JAMA)、Journal of Clinical Oncology (JCO)、Journal of the National Cancer Institute(JNCI)、Lancet、The New England Journal of Medicine(NEJM)、Cancer Research (Cancer Res)
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