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[SP4-3]Prospects for the Application of AI in Colonoscopy (Including Data Management)
*Kiyohito Tanaka1 (1. Department of Gastroenterology, Kyoto Second Red Cross Hospital)
大腸内視鏡診療領域ではAI応用が比較的進んでおり、我が国のみならず諸外国でも広がりを見せている。また当分野では内視鏡機器本体との直結、連携が必須な分野であり、商用化がかなり進んできている。AIの進化過程として、病変発見を主眼としたいわゆるCADe（Computer-Aided Detection：コンピュータ検出支援）のみならず、鑑別診断、質的診断が可能なCADx（Computer-Aided Diagnosis：コンピュータ診断支援）も進化を遂げている。このような画像診断に関わる内視鏡画像AIから今後は次の展開が望まれるところである。腫瘍分野においては、治療手技への応用が行わており、ESD（Endoscopicl submucosal dissection）などへのシミュレーターの開発も行われている。一方腫瘍分野以外では、手法として異なる手法が求められる。腫瘍病変はLocalizeされているものであり、単一の対象に対する診断支援となるが、IBDなどの全結腸領域にまたがる辺を示すものに関しては、結腸部位ごとの評価を行い、それを統合的に示すような支援が必須であり、異なる部位での結果を統合して示すものも開発が進んでいる。こうした統合的な取り組みは、画像以外のデータとの統合による予後予測、困難度予測などにも応用でき、Cmputer Aided Prediction（CAP）という領域であり、今後に期待できる分野と言える。大腸領域ではまだ未発達の分野であるが、他領域において、検討は行っておりこの方策の広がりに期待したいところである。また画像領域以外でのAI運用も非常に重要であり、病理結果や経時的な変化を追跡するためにも内視鏡診療から得られた画像以外のデータの統合や、突合、自然言語解析などにも応用可能と思われる。今後は予後予測や、術者への手技に伴う合併症に対する注意喚起などが行いうるような画像以外の部分も併せた統合的発展が期待できる。未だ発展途上であり、さまざまな障壁に関しても触れたい