【AI】国がんとNECが内視鏡診断にAI、正診率は98.8％

ノチラ ★

国立がん研究センターとNECは2017年7月10日、人工知能（AI）を活用したリアルタイム内視鏡診断支援システムを開発したと発表した。大腸内視鏡検査において、がんや前がん病変（ポリープ）の発見をAIがリアルタイムに支援する。感度98％、特異度99％での検出を実証しており、薬事承認申請に向けた臨床試験を2019年度に開始することを目指す。

　大腸の内視鏡検査では、早期大腸がんを発見したり、前がん病変であるポリープ（大腸腫瘍性ポリープ）を発見し摘除することで大腸がんへの進行を抑えたりできる。ところが「意外と多くの病変が見逃されており、医師の技量による格差もある」（国立がん研究センター中央病院内視鏡科医員の山田真善氏）というのが実態だ。

　前がん病変の一種である大腸腺腫性ポリープの24％が見逃されているという報告があるほか、内視鏡検査を受けたにもかかわらず大腸がんに至るケースが約6％あり、その58％が内視鏡検査時の病変の見逃しによるものだったとの報告もあるという。特に、右側結腸の病変や平坦な病変、サイズの小さな病変などが見逃されやすい。

　今回のシステムでは、内視鏡検査をAIで支援することでこうした見逃しを防ぐことを狙う。具体的には、内視鏡検査時の撮影画像から、大腸がんおよび前がん病変をリアルタイムに自動検知。検知すると音を鳴らすとともに撮影画像中の病変位置を丸で囲み、内視鏡医による病変発見を支援する仕組みだ。検出結果の確度（確信度）も提示する。AIを活用することで「医師の技量によらず高い水準の内視鏡検査ができるようになる。結果として、病変を効率よく発見できるようになり、大腸がんの罹患率や死亡率の低減につなげられる」（国立がん研究センター中央病院内視鏡科科長の斎藤豊氏）。

今回のシステムは、AIを用いた病理画像解析や顔認証に関するNECのノウハウを生かし、同社と国がんが共同開発したもの。画像解析に適した深層学習（ディープラーニング）や高速処理アルゴリズムを基に、画像処理プロセッサー（GPU）を搭載した1台のパソコンで動作するプロトタイプを実現した。学習データには、国がん中央病院内視鏡科で過去に診断した約5000病変の所見つき内視鏡画像、および病変が映っていない画像約13万5000枚を利用している。

　開発したシステムを使い、学習データには含まれない病変画像705枚、非病変画像4135枚を解析。その結果、数mm大の微小な病変も精度良く検出でき、大腸がんと前がん病変を感度98％、特異度99％（正診率98.8％）で検出できた。この性能は「人間（の医師）と同等」（国がんの山田氏）。しかも検知と結果表示を30フレーム/秒の速度で実行できることから、実際の内視鏡検査ではAIによる検出結果をリアルタイムにフィードバックできるという。

　今回は隆起型病変を対象とした検証であることから、今後はより検出が難しい平坦・陥凹型病変も検出できるようにする。国がん中央病院が持つ1600例以上の平坦・陥凹型病変の画像データを学習させることでこれを実現するという。さらに、過去の画像データを対象とする解析ではなく、実際の内視鏡検査で今回のシステムが医師をどのようにサポートできるかを検証していく。開発チームは「全国津々浦々で使うことができ、内視鏡検査の均てん化につながるシステムを実現したい。大腸がんだけではなく、胃がんなどを含む消化器がん全般に今回のアルゴリズムを適用できると見ている」（山田氏）と話している。
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/news/16/071008311/