Polydeep の臨床的検証: 人工知能ベースのコンピューター支援ポリープ検出 (CADe) および特徴付け (CADx) システム

結腸直腸癌 (CRC) は、西側世界で最も頻繁に発生する癌です。 発見と予防のための基本的なツールは大腸内視鏡検査です。 CRCの前駆病変である結腸直腸ポリープの検出と内視鏡的切除により、CRCの発生率と死亡率を低下させることができます。 腺腫の検出率は、最も使用される内視鏡の品質指標です。 この指標の改善は、大腸内視鏡検査後のCRCの発生率と死亡率の低下に関連しています。

大腸ポリープの診断は、内視鏡的切除と組織学的分析に基づいています。 正確な光学的診断は、組織学的診断に関連するコストを削減し、より小さな病変の組織学的病変を回避できます。 NICE 国際分類は、狭帯域イメージングを備えた高解像度内視鏡の使用を提案しています。 ただし、NICE は、十分な準備ができて学習曲線を克服した内視鏡医が使用する必要があります。 そのため、センターや内視鏡医に依存しない精度の高い組織光学診断が必要です。

人工知能に基づくコンピューター支援診断 (CAD) システムは、医用画像解析の分野で指数関数的な発展を遂げています。 CAD システムの開発は、内視鏡画像および/またはビデオの大規模なデータベースの作成、そのようなデータベースでの診断アルゴリズムのトレーニング、開発、および検証、そして最後に、結腸内視鏡検査を受ける患者の将来の臨床的検証に基づいています。 大腸内視鏡検査における CAD システムの目標は 2 つあります。 第一に、ポリープ（CADe）全般、特に腺腫と鋸歯状病変の検出を増やすことを目的としています。 2 番目の目的は、検出された病変の組織像を特徴付ける (CADx) ことです。

Polydeep CAD は機能プロトタイプです。 結腸直腸ポリープの検出、位置特定、および分類が可能です。 In vivo 検証データは、Polydeep がポリープの識別に対して高い診断精度を持ち、この精度に対応できることを示しています。 Polydeep Advance 1 の目的は、対になった研究デザインを使用して、診断テスト トライアル内で臨床的検証を行うことです。 高解像度大腸内視鏡検査で Polydeep に盲検化された内視鏡医と Polydeep の感度を比較します。