リアルタイム人工知能に基づく結腸直腸新生物の内視鏡診断

結腸直腸がん（CRC）は、世界中で 3 番目に多い悪性腫瘍であり、がん関連死亡の 2 番目の主な原因です。 結腸内視鏡検査は結腸直腸癌のスクリーニングに好ましい方法と考えられており、結腸直腸病変の切除により結腸直腸癌の発生率と死亡率を大幅に減少させることができます。 結腸直腸病変の定性的および定量的診断を改善するために、狭帯域イメージング (NBI) を含む画像強調内視鏡 (IEE)、拡大内視鏡検査、色素内視鏡検査、共焦点レーザー内視鏡検査、エンドサイトスコープ (EC) などの多くの内視鏡技術が使用されています。臨床に応用されています。 しかし、内視鏡的切除件数の増加に伴い、内視鏡的切除物の病理診断や切除標本の費用は年々増加しています。 臨床現場では、一部の非腫瘍性結腸直腸病変は切除を必要としない場合があるため、結腸内視鏡検査中に腫瘍性病変と非腫瘍性病変を区別することが重要です。 EC の応用は、生検を行わずにリアルタイムで病理組織学的内視鏡診断を行うという目的を達成することを目的としています。 いくつかの研究では、EC が結腸直腸病変の性質を特定し、CRC の浸潤の深さを判断するのに効果的であることが示されています。 内視鏡診断に基づいて、内視鏡医は結腸直腸病変の治療計画を決定できます。 最新の EC は、最大倍率 520 倍の接触光学顕微鏡システムを備えた一体型内視鏡です。 EC は、染色後の腺構造と細胞の非定型性を実証し、EC-NBI モードで病変の超増幅された表面微小血管を表示します。 しかし、内視鏡画像の判定には、診断精度を高めるために多くの経験が必要です。 さらに、内視鏡医には内視鏡診断において一定の主観的な判断や誤りが存在します。 結腸直腸腫瘍を識別するために開発された人工知能システムがあります。 しかし、中国人人口に基づいた前向きの臨床検証はまだ不足しています。 この研究では、研究者らは人工知能システムの診断精度を決定するために前向き臨床研究を実施した。