冈山大学开发的炎症性肠病相关肿瘤AI诊断系统的有用性

June 30, 2022

冈山大学
株式会社两备系统

◆发表要点

• 冈山大学和两备系统共同开发的炎症性肠病相关肿瘤AI诊断系统的有用性。
  
• 炎症性肠病相关肿瘤由于疾病频率低和背景炎症等原因，内镜诊断学还很难确立，现状是内镜诊断精度不充分。
  
• 我们所开发的系统通过本研究显示出优异的诊断精度，可以为今后选择更可靠的治疗方法做出贡献。
  

　冈山大学学术研究院医齿药学域的河原祥朗教授，衣笠秀明助教（研究负责人；光学医疗诊疗部），山本峻平医员（现姬路日赤医院），平冈佐规子副教授（冈山大学医院炎症性肠病中心）株式会社两备系统的研究小组开发了使用人工智能（AI）的炎症性肠病关联肿瘤的内镜诊断系统，探讨了其有用性。
　炎症性肠病相关肿瘤的治疗方法有局部切除肿瘤的内镜治疗和全切除大肠的外科手术。这种选择需要对肿瘤的进展度进行正确的诊断，但是由于疾病频率低，有充分诊断经验的医生非常少，另外，由于背景炎症的影响，内镜诊断学本身还没有确立，所以诊断精度依然不充分。
　此次，研究了从炎症性肠病关联肿瘤99病变862张（件）构筑了的本AI系统的地方，以约80%的正确诊断肿瘤的进行度，与有经验的专业医生同等程度或那个以上的结果。今后通过使用该AI系统，期待所有的内窥镜医生的诊断能力的均一化，正诊率的提高，确实的治疗方法的选择。
　本研究成果于5月29日刊登在《Journal of gastroenterology and hepatology》上。

◆研究者寄语

在医疗领域，人工智能的应用也是一个非常热点的话题，许多研究机构都在进行开发竞争。同时，对炎症性肠病关联肿瘤的内镜诊断成为全世界大的课题。使用拥有炎症性肠病中心的冈山大学医院的数据开发的AI系统的有用性得到了证明，不仅是日本，期待着给世界的内窥镜诊断带来变革。

河原教授　　　　衣笠助教

■论文信息
论 文 名： The diagnostic ability to classify neoplasias occurring in inflammatory bowel disease by artificial intelligence and endoscopists -pilot study-
刊 登： Journal of gastroenterology and hepatology
著 者： Shumpei Yamamoto, Hideaki Kinugasa, Kenta Hamada, Masahiro Tomiya, Takayoshi Tanimoto, Akimitsu Ohto, Akira Toda, Daisuke Takei, Minoru Matsubara, Seiyu Suzuki, Kosuke Inoue, Takehiro Tanaka, Sakiko Hiraoka, Hiroyuki Okada, Yoshiro Kawahara
U R L ： https://doi.org/10.1111/jgh.15904

＜详细研究内容＞
冈山大学开发的炎症性肠病相关肿瘤AI诊断系统的有用性

＜咨询窗口＞
冈山大学学术研究院医齿药学域
实践地域内视镜学讲座
教授 河原　祥朗
（电话号码）086-235-7219
（FAX）086-225-5991