東京慈惠會醫科大學利用AI檢查大腸息肉等病變

日本東京慈惠會醫科大學與 LPixel 公司合作，利用東京慈惠會醫科大學附屬醫院收集的約5萬張大腸息肉圖像製作了學習資料庫，並以此為基礎開發了一種導入人工智慧（AI）的支援系統，可以自動識別大腸息肉，還能實時進行組織診斷預測。該系統採用了深度學習（Deep learning）方法，在基於人工智慧的物體識別方面，這種機器學習方法的性能倍受好評。

新系統示意圖

利用該系統，大腸息肉的檢測精度達到98％，陽性符合率為91.2％。單從內窺鏡專業醫生也不容易發現的扁平息肉和微小息肉的檢測情況來看，檢測精度也達到 93.7％，陽性符合率達到 96.7％，實現了高精度人工智慧檢測。通過人工智慧的支援，可減少遺漏息肉的情況，有望降低將來罹患大腸癌的風險。

此次的研究成果已經在2018年5月11日（周五）舉行的第95屆日本消化內鏡學會會議的研討會上發表，題目為 「通過基於人工智慧演算法的非放大觀察大腸病變和鑒別診斷」。此外， 2018年6月2日於美國華盛頓哥倫比亞特區舉行的國際評價最高的消化系學會之一 「美國消化疾病周（DDW：Digestive Disease Week）」 上，也報告了該項目的成果。

在實際的內窺鏡檢查環境中使用該系統進行臨床試驗的情形（東京慈惠會醫科大學附屬醫院 內窺鏡室）

基於本次研究取得的良好成果，東京慈惠會醫科大學附屬醫院在內窺鏡室設置了該系統，正在根據臨床使用效果進行系統調整。計劃2019年度進一步擴大臨床試驗範圍，並與日本國立癌症研究中心共同確認系統的有效性。

文 JST客觀日本編輯部

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