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J-GLOBAL ID：202002246439176355   整理番号：20A1442566

人工知能支援システムは結腸直腸新生物の内視鏡同定を改善する【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence-assisted System Improves Endoscopic Identification of Colorectal Neoplasms

著者 (21件)： Kudo Shin-ei (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Misawa Masashi (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Mori Yuichi (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Hotta Kinichi (Division of Endoscopy, Shizuoka Cancer Center Hospital, Shizuoka, Japan) ,  Ohtsuka Kazuo (Department of Endoscopy, Tokyo Medical and Dental University, Tokyo, Japan) ,  Ikematsu Hiroaki (Department of Gastroenterology and Endoscopy, National Cancer Center Hospital East, Chiba, Japan) ,  Saito Yutaka (Endoscopy Division, National Cancer Center Hospital, Tokyo, Japan) ,  Takeda Kenichi (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Nakamura Hiroki (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Ichimasa Katsuro (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Ishigaki Tomoyuki (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Toyoshima Naoya (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Kudo Toyoki (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Hayashi Takemasa (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Wakamura Kunihiko (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Baba Toshiyuki (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Ishida Fumio (Digestive Disease Center, Showa University Northern Yokohama Hospital, Yokohama, Japan) ,  Inoue Haruhiro (Digestive Disease Center, Showa University Koto Toyosu Hospital, Tokyo, Japan) ,  Itoh Hayato (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Oda Masahiro (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Mori Kensaku (Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan)
資料名： Clinical Gastroenterology and Hepatology  (Clinical Gastroenterology and Hepatology)
巻： 18  号： 8  ページ： 1874-1881.e2  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3126A  ISSN： 1542-3565  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 結腸直腸ポリープの正確な光学診断は,結腸鏡検査の費用対効果を改善し,ポリープ切除関連合併症を減少させることができた。しかし,十分な診断性能を得るためのコミュニティベースの非専門家にとっては難しい。人工知能ベースシステムを開発し,内視鏡画像を分析した。それらは,高い精度と低い観察者間変動を有する新生物を同定する。著者らは,結腸新生物の同定において,内視鏡画像における細胞核,陰窩構造,および微小血管を分析する人工知能ベースシステムEndoBRAINの診断精度を決定するために多施設研究を行った。EndoBRAINシステムは,2017年10月から2018年3月まで,日本の5つの学術センターで内視鏡検査を受けた結腸直腸ポリープの患者から,520倍倍率で撮影された69,142の内視鏡画像を用いて最初に訓練された。EndoBRAINの診断成績の遡及的比較分析を30人の内視鏡技師(訓練者20人と専門家10人)と比較した。内視鏡医は,白色光顕微鏡,メチレンブルー染色による内視鏡検査,および狭帯域イメージングによるエンドサイトコピーにより生成された100症例からの画像を評価した。EndoBRAINを用いて,白色光,画像ではなく,エンドサイトーシスを評価した。一次転帰は,参照標準として病理学分析からの所見を用いて,内視鏡技師と比較して,非ネオプラズマから新生物を識別する際のEndoBrainの精度であった。染色されたエンドサイトーシス像の分析において,EndoBRAINは,96.9%の感度(95%CI,95.8%~97.8%),100%の特異性(95%CI,99.6%~100%),98%の精度(95%CI,97.3%~98.6%),100%の陽性予測値(95%CI,92.7%~96.1%),および94.6%の陰性予測(95%CI,92.7%~96.1%)を有する結腸病変を同定した。これらの値は,内視鏡訓練と専門家のそれらよりすべて有意に大きかった。狭帯域画像の分析において,EndoBRAINは,96.9%の感度(95%CI,95.8~97.8),94.3%の特異性(95%CI,92.3~95.9),96.0%の正確度(95%CI,95.1~96.8),96.0%の正値(95%CI,95.1~96.8),96.0%の陽性予測値(95%CI,95.8~97.8),および94.3%の陰性予測値(95%CI,92.3~95.9)で,非腫瘍性病変から腫瘍を区別した。これらの値は,内視鏡訓練よりも全て有意に高く,感度と陰性予測値は有意に高かったが,他の値は専門家のそれらと同等であった。EndoBRAINは,病理所見を標準として使用した場合,染色した内視鏡画像および内視鏡狭帯域画像における非腫瘍性病変から腫瘍を正確に分化した。この技術は,日本の規制機関による臨床使用のために認可され,小ポリープのより広範な臨床設定の内視鏡評価で使用されるべきである。UMIN臨床試験はUMIN000028843であった。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *結腸 ,  細胞核 ,  *腫瘍 ,  染色 ,  *人工知能 ,  臨床試験 ,  エンドサイトーシス ,  ポリープ ,  合併症 ,  大腸腫瘍 ,  結腸鏡検査 ,  内視鏡検査 ,  ポリペクトミー
準シソーラス用語： 病理検査 ,  *結腸直腸 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： AI ,  NBI ,  コンピュータ支援診断 ,  大腸癌

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工知能 ,  支援システム ,  結腸直腸 ,  新生物 ,  内視鏡 ,  同定