日本総合健診医学会 第53回大会・シンポジウム6 AI画像診断と総合健診 内視鏡AIの現状と未来：日本発の技術革新とその社会実装への課題
消化器がんは日本のみならず全世界でがん死因のトップであり、早期発見・治療により生存率が向上することから、がん検診を活用した病変の早期発見が重要である。特に胃がんにおいては、日本国内で2016年度から対策型胃がん検診に胃内視鏡検診が追加され、内視鏡医にかかる負荷の増大も課題である。近年、人工知能（Artificial Intelligence; AI）技術の進化により、内視鏡検査にAIを活用した診断支援システムが導入され、消化器内視鏡診断の精度向上や腫瘍性病変の見落としの軽減が期待されている。 胃腫瘍、大腸腺腫において、現在までのランダム化比較試験でも内視鏡AIの有用性は報告されており、今後の臨...
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| Published in | 総合健診 Vol. 52; no. 3; pp. 508 - 516 |
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| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
一般社団法人 日本総合健診医学会
10.05.2025
|
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1347-0086 1884-4103 |
| DOI | 10.7143/jhep.52.508 |
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| Abstract | 消化器がんは日本のみならず全世界でがん死因のトップであり、早期発見・治療により生存率が向上することから、がん検診を活用した病変の早期発見が重要である。特に胃がんにおいては、日本国内で2016年度から対策型胃がん検診に胃内視鏡検診が追加され、内視鏡医にかかる負荷の増大も課題である。近年、人工知能（Artificial Intelligence; AI）技術の進化により、内視鏡検査にAIを活用した診断支援システムが導入され、消化器内視鏡診断の精度向上や腫瘍性病変の見落としの軽減が期待されている。 胃腫瘍、大腸腺腫において、現在までのランダム化比較試験でも内視鏡AIの有用性は報告されており、今後の臨床現場での普及が進むだろう。筆者らは2017年に株式会社AIメディカルサービス（以下、AIM社）を立ち上げ、画像上早期胃がんおよび腺腫を疑う領域を検出支援するプログラム医療機器gastroAITM model-G2を2025年から販売開始した。また、対策型胃内視鏡検診におけるgastroBASE screeningも提供し、医師の負担軽減と診断精度の向上を目指している。 内視鏡AIの社会実装にはまだ克服すべき課題もあり、AIM社でもAI医療機器協議会と共に保険加算やAI開発への補助金など国や政府への提言を行なっている。今回は内視鏡AIの現状をAIM社での内視鏡AIの開発の現況を交え概説し、さらにその未来への展望についても考察する。 |
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| AbstractList | 消化器がんは日本のみならず全世界でがん死因のトップであり、早期発見・治療により生存率が向上することから、がん検診を活用した病変の早期発見が重要である。特に胃がんにおいては、日本国内で2016年度から対策型胃がん検診に胃内視鏡検診が追加され、内視鏡医にかかる負荷の増大も課題である。近年、人工知能（Artificial Intelligence; AI）技術の進化により、内視鏡検査にAIを活用した診断支援システムが導入され、消化器内視鏡診断の精度向上や腫瘍性病変の見落としの軽減が期待されている。 胃腫瘍、大腸腺腫において、現在までのランダム化比較試験でも内視鏡AIの有用性は報告されており、今後の臨床現場での普及が進むだろう。筆者らは2017年に株式会社AIメディカルサービス（以下、AIM社）を立ち上げ、画像上早期胃がんおよび腺腫を疑う領域を検出支援するプログラム医療機器gastroAITM model-G2を2025年から販売開始した。また、対策型胃内視鏡検診におけるgastroBASE screeningも提供し、医師の負担軽減と診断精度の向上を目指している。 内視鏡AIの社会実装にはまだ克服すべき課題もあり、AIM社でもAI医療機器協議会と共に保険加算やAI開発への補助金など国や政府への提言を行なっている。今回は内視鏡AIの現状をAIM社での内視鏡AIの開発の現況を交え概説し、さらにその未来への展望についても考察する。 |
| Author | 多田 智裕 菊池 亮佑 柴田 淳一 |
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| References | 7) Hirasawa T, Aoyama K, Tanimoto T, et al: Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images. Gastric Cancer 2018; 21(4): 653-60. 8) Wu L, Shang R, Sharma P, et al: Effect of a deep learning-based system on the miss rate of gastric neoplasms during upper gastrointestinal endoscopy: a single-centre, tandem, randomised controlled trial. Lancet Gastroenterology & Hepatology 2021; 6(9): 700-8. 16) AI医療機器協議会，2024. (オンライン) 入手先〈https://aimd.jp/news/article/20241108-1〉，(参照2025-4-1 3) Ochiai K, Ozawa T, Shibata J, Ishihara S, Tada T: Current Status of Artificial Intelligence-Based Computer-Assisted Diagnosis Systems for Gastric Cancer in Endoscopy. Diagnostics 2022; 13; 12(12): 3153. 9) 日本消化器がん検診学会編集：対策型検診のための内視鏡検診マニュアル 2024 改訂第2版．東京，南江堂，2024; 43-7. 5) Kikuchi R, Okamoto K, Ozawa T, Shibata J, Ishihara S, Tada T: Endoscopic Artificial Intelligence for Image Analysis in Gastrointestinal Neoplasms. Digestion 2024; Jul 26: 1-17. 14) Hassan C, Spadaccini M, Mori Y, et al: Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia During Colonoscopy: A Systematic Review and Meta-analysis. Ann Intern Med 2023; 176(9): 1209-20. 17) Olympus Integrated Report 2023, 2023．(オンライン) 入手先〈https://www.olympus.co.jp/ir/data/integratedreport/pdf/integrated_report_2023j_21.pdf〉，(参照2025-4-1 11) gastroAImedia 内視鏡向け情報サイト，2022．(オンライン) 入手先〈https://www.gastroai.com/column/ai-endoscopy/1873〉，(参照2025-4-1 13) Kaminski M, Regula J, Kraszewska E, et al: Quality Indicators for Colonoscopy and the Risk of Interval Cancer. N Engl J Med 2010; 362(19): 1795-803. 12) 国立がん研究センター がん対策研究所：有効性評価に基づく大腸がん検診ガイドライン 2024年度版．国立がん研究センター，2024．(オンライン) 入手先〈https://canscreen.ncc.go.jp/guideline/colon_guideline2024.pdf〉，(参照2025-4-1 1) WHO Cancer Today，2024．(オンライン) 入手先〈https://gco.iarc.fr/today/home〉，(参照2025-4-1 2) Jiang L, Wu Z, Xu X, et al: Opportunities and challenges of artificial intelligence in the medical field: current application, emerging problems, and problem-solving strategies. Journal of International Medical Research 2021; 49(3): 1-11. 4) Shi Y, Fan H, Li L, et al: The value of machine learning approaches in the diagnosis of early gastric cancer. a systematic review and meta-analysis. World J Surg Oncol 2024; 22(1): 40. 6) Hosokawa O, Hattori M, Douden K, Hayashi H, Ohta K, Kaizaki Y: Difference in accuracy between gastroscopy and colonoscopy for detection of cancer. Hepatogastroenterology 2007; 54: 442-4. 10) Yonazu S, Ozawa T, Nakanishi T, et al: Cost-effectiveness analysis of the artificial intelligence diagnosis support system for early gastric cancers. DEN Open 2023; 4(1): e289. 15) 森 悠一，石原 立，緒方晴彦，他：内視鏡AIに関するポジションステートメント．日本消化器内視鏡学会雑誌 2024; 66: 2499-508. |
| References_xml | – reference: 13) Kaminski M, Regula J, Kraszewska E, et al: Quality Indicators for Colonoscopy and the Risk of Interval Cancer. N Engl J Med 2010; 362(19): 1795-803. – reference: 15) 森 悠一，石原 立，緒方晴彦，他：内視鏡AIに関するポジションステートメント．日本消化器内視鏡学会雑誌 2024; 66: 2499-508. – reference: 8) Wu L, Shang R, Sharma P, et al: Effect of a deep learning-based system on the miss rate of gastric neoplasms during upper gastrointestinal endoscopy: a single-centre, tandem, randomised controlled trial. Lancet Gastroenterology & Hepatology 2021; 6(9): 700-8. – reference: 2) Jiang L, Wu Z, Xu X, et al: Opportunities and challenges of artificial intelligence in the medical field: current application, emerging problems, and problem-solving strategies. Journal of International Medical Research 2021; 49(3): 1-11. – reference: 4) Shi Y, Fan H, Li L, et al: The value of machine learning approaches in the diagnosis of early gastric cancer. a systematic review and meta-analysis. World J Surg Oncol 2024; 22(1): 40. – reference: 6) Hosokawa O, Hattori M, Douden K, Hayashi H, Ohta K, Kaizaki Y: Difference in accuracy between gastroscopy and colonoscopy for detection of cancer. Hepatogastroenterology 2007; 54: 442-4. – reference: 11) gastroAImedia 内視鏡向け情報サイト，2022．(オンライン) 入手先〈https://www.gastroai.com/column/ai-endoscopy/1873〉，(参照2025-4-1) – reference: 17) Olympus Integrated Report 2023, 2023．(オンライン) 入手先〈https://www.olympus.co.jp/ir/data/integratedreport/pdf/integrated_report_2023j_21.pdf〉，(参照2025-4-1) – reference: 3) Ochiai K, Ozawa T, Shibata J, Ishihara S, Tada T: Current Status of Artificial Intelligence-Based Computer-Assisted Diagnosis Systems for Gastric Cancer in Endoscopy. Diagnostics 2022; 13; 12(12): 3153. – reference: 14) Hassan C, Spadaccini M, Mori Y, et al: Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia During Colonoscopy: A Systematic Review and Meta-analysis. Ann Intern Med 2023; 176(9): 1209-20. – reference: 1) WHO Cancer Today，2024．(オンライン) 入手先〈https://gco.iarc.fr/today/home〉，(参照2025-4-1) – reference: 5) Kikuchi R, Okamoto K, Ozawa T, Shibata J, Ishihara S, Tada T: Endoscopic Artificial Intelligence for Image Analysis in Gastrointestinal Neoplasms. Digestion 2024; Jul 26: 1-17. – reference: 12) 国立がん研究センター がん対策研究所：有効性評価に基づく大腸がん検診ガイドライン 2024年度版．国立がん研究センター，2024．(オンライン) 入手先〈https://canscreen.ncc.go.jp/guideline/colon_guideline2024.pdf〉，(参照2025-4-1) – reference: 16) AI医療機器協議会，2024. (オンライン) 入手先〈https://aimd.jp/news/article/20241108-1〉，(参照2025-4-1) – reference: 9) 日本消化器がん検診学会編集：対策型検診のための内視鏡検診マニュアル 2024 改訂第2版．東京，南江堂，2024; 43-7. – reference: 7) Hirasawa T, Aoyama K, Tanimoto T, et al: Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images. Gastric Cancer 2018; 21(4): 653-60. – reference: 10) Yonazu S, Ozawa T, Nakanishi T, et al: Cost-effectiveness analysis of the artificial intelligence diagnosis support system for early gastric cancers. DEN Open 2023; 4(1): e289. |
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