●人工知能(AI)を活用して、内視鏡画像から食道がんを検出するシステムを開発しました。●食道がんの98%を発見することができました。●1画像の解析にかかる時間は0.02秒(1,118枚の画像を27秒で解析)でした。●動画にも対応し、内視鏡検査時のリアルタイム自動検出システムへの応用が期待されます。中から食道がんを検出できることを示しました。食道がんは飲酒喫煙を危険因子として発生し、男性では6番目に死亡率の高い悪性腫瘍で、早期での発見は内視鏡検査でも難しい場合があります。本研究グループは最先端のAI技術であるニューラルネットワーク注1)を用いたディープラーニング注2)を活用し、8,428枚の食道がん内視鏡画像をAIに学習させ、がん検出力の検証をしました。その結果、検証用の内視鏡画像1,118枚から全食道がんの98%、10mm未満の食道癌では7病変全て検出することができました。食道癌の進行度判定(表在型食道癌または進行型食道癌)においては98%の精度で正診しました。これらは熟練した内視鏡医に匹敵するものです。1,118枚の画像の解析に要した時間は27秒であり、解析速度は、人間の能力をはるかに超えるものでした。本システムは動画も解析処理させることができ、リアルタイム診断支援の可能性も示しました。これまでにAIを活用した食道がん内視鏡診断の報告はなく、本報告は世界初です。今後さらに改良を進め、内視鏡検査時にリアルタイムで食道がん検出を支援する内視鏡診断支援システムの実用化を目指します。日付)に掲載されました。食道がんは日本の男性では6番目に多いがんですが、進行癌で見つかることがまだ多く、進行癌の予後はよくありません。他の癌と同様に早期に発見できると予後も良く、内視鏡的切除のような体への負担の少ない治療が可能であるため、早期発見が重要です。各自治体を主体とした胃内視鏡健診の増加に伴って上部内視鏡検査を受ける機会が増加し、食道癌、胃癌の早期発見が可能になってきています。発見が難しい食道がんについては内視鏡医の経験と技量、知識の違いにより診断精度は変わります。Imaging(NBI)など画像強調内視鏡の開発により、食道がんの早期発見がより容易になってきており、十分に経験のある内視鏡医がNBIを用いれば食道がんの拾い上げ感度は高くなりますが、経験の浅い内視鏡医では十分ではありません。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も報告されるようになりました。組織学的診断などが報告され注目されています。我々のグループでもAIによるピロリ菌感染診断、胃がん拾いあげを報告しており内視鏡診断支援システムの実現に向け努力しています。機械学習注3)をさせることにより、食道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ました。機械学習においてはAIに覚えさせる内視鏡画像(教育用データ)が高品質で十分な量であることが非常に重要ですが、がん研有明病院は年間10,000件以上の上部内視鏡検査、200件以上の食道がん内視鏡治療を行っており、膨大な内視鏡画像を蓄積しています。今回は、約10,000枚の食道がん画像を準備し、その画像から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食道がん教育用データを作成しました。メディカルサービスが独自に開発したニューラルネットワークによるディープラーニング・システムに導入し、学習させることで、内視鏡診断支援システムを開発しました。「内視鏡診断システムの評価」1.内視鏡診断支援システムの検証用データ2016年2月から2017年4月にがん研有明病院で内視鏡検査を行った食道がん47人、非食道がん50人を対象とした1,118枚の内視鏡画像を用いて、今回の内視鏡診断支援システムを検証しました。秒)、食道がん症例の98%(46/47例)において、食道がんを正しく検出しました。その内、腫瘍サイズが10mm未満である7病変全ての食道がんを正しく検出しています。陽性的中率は40%と高くないですが、実臨床でも癌を疑う際には生検をして診断しており、その陽性的中率は5-10%程度であり許容される結果と考えました。食道がんの進行度判定(表在型食道癌または進行型食道癌)においては98%の精度で正診しました。学習することで診断精度を向上させることができます。学習させることにより改善が期待されます。本システムを今後さらに改良を行い、臨床評価と実用化に必要な手続きを進め、医療現場に実装することを目指します。よる内視鏡診断支援システムのがん診断の閾値など設定を調整して、動画における診断能の最適化を図ります。診断精度を確立します。システムを上部内視鏡検査時に連動させることにより、検査中に食道がんを明示することでがんの見逃しを回避できる可能性があります。我々のグループはピロリ菌胃炎診断、胃がん拾いあげに対するAI内視鏡診断支援システムも開発しており、上部内視鏡検査を広くサポートすることを目指しています。図1左:ピンク色した食道の粘膜の中に、周囲よりやや赤い凹凸のある食道がんを認めます。食道がんを検出した部位です。今回開発した内視鏡診断支援システムは、このような発見が難しい早期の食道がんも検出しました。注1)ニューラルネットワーク:人間の脳の神経細胞ネットワークを模倣し、数理モデル化したものの組み合わせのことです。注2)ディープラーニング:ニューラルネットワークの層を増やすことにより、画像認識などの処理能力を画期的に向上させた機械学習の一形態です。急速な発展を支える技術です。注3)機械学習:コンピューターが、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ことです。