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
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。
