研究会有明病院などの研究グループは、「人工知能」(AI)を活用し、胃の内視鏡画像の中から胃がんを98%の高精度で検出できるシステムを開発したと発表した。これは熟練した医師に匹敵するレベルで、胃がんの早期発見や正確な診断につながると期待されている。胃がんは日本では発症数がもっとも多いがんで、年間約13万人が罹患し、約5万人が命を落としている。胃がん治療のキーポイントは内視鏡による早期発見と早期治療だ。ステージIの5年生存率は95%以上で、さらに粘膜内がんで発見された場合は、体の負担の少ない低侵襲の内視鏡手術で根治が可能となる。慢性胃炎の中から胃炎に類似している胃がんを拾い上げることは、経験を積んだ医師でも難しい場合がある。内視鏡による胃がんの見逃しは5〜25%という報告がある。内視鏡医の経験と技量の差も大きな課題となっている。(AI)による画像認識能力は大きく進歩し、人間と同等以上の成績が得られるようになっている。内視鏡診断でも大腸の領域で、病変の拾い上げや良性と悪性の鑑別にAIを用いた診断システムが報告されている。胃がんは内視鏡診断そのものが非常に難しいため、これまでAIを用いた内視鏡診断支援システムは開発されていなかった。そこで研究グループは世界に先駆け、欧米と比べても罹患患者が多い日本で、医療現場に実装できるAIによる胃がんの内視鏡診断支援システムの開発に乗り出した。)らの研究グループによるもの。AIメディカルサービスは、AIと内視鏡を組み合わせた新しい治療法の開発に取り組んでいるベンチャー企業だ。研究グループはAIに、与えられた多量の画像などから特徴やルールを自律的に学ぶ「機械学習」をさせることで、胃がんを内視鏡画像から自動的に発見するシステムを開発した。機械学習でもっとも重要なのは、AIに覚えさせる内視鏡画像(教師用データ)が高品質で十分なデータ量を満たすことだ。がん研有明病院は年間の内視鏡検査数7,000件以上、同治療数450件以上で、世界トップレベルの胃がんの治療を行っており、膨大な内視鏡画像を蓄積している。今回は、さらに研究協力施設の胃がん画像を追加して、1万2,000枚以上の胃がん画像を準備し、その内視鏡画像を胃がん治療エキスパートの内視鏡医が、質の高い内視鏡画像を選別し、細かく病変の範囲をマーキングして胃がん教師用データを作成した。そのデータを、コンピューターが自ら規則性などを探し出す先端技術「ディープ・ラーニング」(深層学習)に導入し、学習させることで、内視鏡診断支援システムを開発するのに成功した。この先端技術はAIメディカルサービスが独自に開発したものだ。熟練した内視鏡医に匹敵1万3,584枚以上の胃がん内視鏡画像をAIに機械学習させ、病巣検出力を検証した。その結果、検証用の内視鏡画像2,296枚から、66の連続した胃がん症例(77病変)が登録された。77病変中71病変(92.2%)の胃がんを検出し、6mm以上に限定すると71病変中70病変(98.6%)を検出するのに成功した。これは熟練した内視鏡医に匹敵するものだ。2,296枚の画像の解析に要した時間は47秒(1画像あたり0.02秒)であり、解析速度は、人間の能力をはるかに超えるものだった。陽性反応的中率(内視鏡診断支援システムが胃がんと診断して、実際に胃がんであった率)は30.6%で、内視鏡診断支援システムが胃がんと診断した病変のうち7割は胃炎や正常な解剖学的な屈曲だった。実臨床での生検の陽性反応的中率(がんを疑って生検して、実際にがんである可能性)は5〜10%前後であることを考えると、今回の内視鏡診断支援システムの陽性反応的中率は臨床的に許容できるレベルだ。システムのAIは学習することでさらに診断精度を向上させることが可能だ。陽性反応的中率は、非胃がん病変をAIに学習させることで改善を期待できるという。胃がん内視鏡検診では、内視鏡検査後に、別医師による画像のダブルチェックが義務付けられている。3,000〜4,000枚の内視鏡画像を1〜2時間かけて読影するダブルチェックは、現場の専門医にとって大きな負担になる。内視鏡診断支援システムを使用することで、こうしたダブルチェックの負担を軽減することが可能になる。今回開発した内視鏡診断支援システムは、すでに動画でも胃がんを検出することが可能になっている。内視鏡検査時に直接このシステムを連動させることで、リアルタイムで胃がんの見逃しを回避できる可能性がある。この内視鏡診断支援システムが普及すれば、熟練した内視鏡医がいなくとも胃がんの早期発見・治療が可能になり、根治が可能になり、医療費の削減にもつながると期待されている。研究グループは今後さらに改良を進め、システムの実用化を目指すとしている。Cancer」オンライン版に掲載された。掲載記事・図表の無断転用を禁じます。