大規模な人工知能 (AI) システムによる結腸ポリープの検出

結腸内視鏡検査は前がん病変の検出と除去のゴールドスタンダードであり、死亡率を低下させることが十分に証明されています。 しかし、結腸内視鏡検査におけるポリープの見逃し率は 22 ～ 28% であり、見逃した病変の 20 ～ 24% は組織学的に確認された前癌性腺腫です。 この欠点に対処するために、研究者らは、結腸内視鏡検査中にオペレーターにリアルタイムでポリープの存在と位置を警告できる、深層学習に基づく新しいポリープ検出システムを提案しています。 研究者らはこのシステムを DEEP: (DEEP) とらえどころのないポリープの検出と名付けました。 DEEP システムは、2 つのソースから取得した 3,611 時間の結腸内視鏡検査ビデオでトレーニングされ、無関係な 3 番目のソースから取得した 1,393 時間のビデオで構成されるセットで検証されました。 検証セットの場合、グラウンド トゥルースのラベル付けはオフラインの消化器科医のアノテーターによって提供され、ビデオをスローモーションで視聴したり、必要に応じて一時停止/巻き戻ししたりできました。 2 人または 3 人の専門アノテーターが各ビデオを調査しました。

これは、DEEP を使用した選択的スクリーニングおよび監視結腸内視鏡検査を受ける患者を対象とした、前向き、非盲検、非ランダム化パイロット研究です。

研究の目的は次のとおりです。

以下を評価します。

1. リアルタイム結腸内視鏡検査で DEEP システムによって検出された追加のポリープの数。
2. DEEP システムの使用に起因するかどうかに関係する、研究期間中の有害事象の割合の前向き評価による安全性。
3. 結腸内視鏡検査ごとの偽陽性 (誤報) の割合を測定することによる DEEP システムの安定性 4 また、DEEP システムを使用しているときの結腸内視鏡医のユーザー エクスペリエンスを 5 段階評価で評価することにより、臨床現場での実現可能性と有用性を検証します。