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AIで大腸ポリープを自動認識し組織診断を予測

慈恵医大とエルピクセルが共同で開発

2018/08/20 11:00
増田 克善=日経デジタルヘルス

 人工知能(AI)技術を用いて、大腸内視鏡検査中にリアルタイムでポリープを検出し、その組織診断を予測する――。そんな検査支援システムを東京慈恵会医科大学とエルピクセルが開発した。ポリープの見落とし減らすことで、将来の大腸がん発生リスクの低減を見込む。

約5万枚の大腸ポリープ画像を学習データとしてポリープを検出し、組織診断の確信度を予測
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 日本医療研究開発機構(AMED)の革新的がん医療実用化研究事業「人工知能技術を用いた大腸内視鏡検査における病変検出・診断支援技術の開発」(研究代表者:東京慈恵会医科大学教授 炭山和毅氏)の支援を受け、同大学と分担研究者のエルピクセルが開発を進めてきた。同大学附属病院で収集した約5万枚の大腸ポリープ画像から作成した学習用データを基に、大腸ポリープを自動認識して組織診断の予測までリアルタイムに行うシステムである。

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