ポリープ検出における実際の AI (RELIANT)

最近、深層学習技術、特に畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の導入において、さまざまな医療分野での臨床診断を支援する際に顕著なブレークスルーがありました。 大腸内視鏡検査中に大腸ポリープを診断するこれらの人工知能 (AI) デバイスの 1 つは、2019 年 10 月に発売されました。 その使用目的は、さまざまな種類の粘膜異常と一致する視覚的特徴を持つ領域を強調する目的で、大腸内視鏡検査中に内視鏡医の補助として機能することです。

深層学習アルゴリズムが結腸内視鏡検査中に本当に内視鏡医に役立つかどうかを知ることは不可欠です。 いくつかの研究では、さまざまなアプローチと結果でこの問題に対処しています。 ただし、これらのタイプの機械対人間のレトロスペクティブ研究の一般的な欠点の 1 つは、内視鏡医の偏見です。 それは通常、機械に対する人間の自然な競争心または AI への依存による人間の弛緩のために生成されます。 これは、全体的な結果に影響を与える可能性があります。

調査員は、市販の AI システムを使用して大腸内視鏡検査を実施し、大腸ポリープを検出し、臨床ルーチン中にそれらを記録しました。 さらに、2019 年 3 月から 2019 年 5 月にかけて、AI を使用せずに 120 の大腸内視鏡検査ビデオが実行され、前向きにキャプチャされました。

この研究では、調査員は、AI システムのポリープ検出率、離脱時間、およびポリープ識別特性に関して、これら 2 つのビデオ セットを遡及的に比較することを計画しています。