講演情報
[WS11-3]潰瘍性大腸炎寛解例の再燃予測におけるAI炎症分布評価の有用性
*前田 康晴1、髙林 馨2、竹中 健人3、三澤 将史1、一政 克朗1、緒方 晴彦4、大塚 和朗1 (1. 昭和医科大学横浜市北部病院消化器センター、2. 慶応義塾大学医学部内視鏡センター、3. 東京科学大学消化器内科、4. 藤田医科大学東京 先端医療研究センター消化器内科学)
【目的】潰瘍性大腸炎（UC）では内視鏡的寛解の維持が重要であるが、従来の内視鏡評価は主に最重症部位の炎症所見に基づき、炎症の空間的な広がりや局在を十分に反映しない。本研究では、深層学習を用いた新規スコアQuantitative Ulcerative Colitis Assessment using Deep Learning（QUAD）を開発し、炎症の重症度と範囲を統合したAI評価が、臨床的寛解期UC患者の再燃予測に有用かを前向きに検討した。
【方法】3施設998例から得られた84,743枚の大腸内視鏡画像を用いてQUADモデルを構築した。各画像を縦横に4分割し、各領域を修正MESに基づき0〜3点で評価、合計0〜12点のQUADスコアを算出した。Showa Medical University Northern Yokohama Hospitalで大腸内視鏡を施行した臨床的寛解期UC患者156例を前向きに登録し、内視鏡後24か月間、8〜12週ごとの外来診療で臨床的再燃を追跡した。再燃はpartial Mayo score＞2と定義した。静止画解析では最重症部位のQUADスコア4点以上を高リスクとし、さらに抜去時全長動画を1秒1フレームで自動解析し、全大腸および遠位50％、40％、30％、20％、10％、5％区間の平均QUADスコアによる再燃予測能を比較した。
【結果】24か月以内の再燃は22例に認めた。静止画解析では、QUAD 4点以上の再燃率は19.4％で、4点未満の5.2％と比較して有意に高かった（p＝0.01）。再燃予測能はAUC 0.67、感度86.4％、特異度41.0％であった。動画解析では、全大腸評価のAUCは0.62であった一方、遠位側に解析範囲を絞るほど予測能は向上し、遠位10％解析でAUC 0.73と最も高値を示した。同解析のカットオフ値は3.36、感度72.7％、特異度70.9％であり、遠位5％解析ではAUC 0.71とわずかに低下した。
【結論】QUADを用いたAI内視鏡評価は、UC寛解例における再燃リスク層別化に有用であった。特に遠位大腸の残存炎症負荷は再燃予測に重要であり、重症度のみならず炎症範囲を加味したAI評価が、日常内視鏡診療における客観的な疾患モニタリングおよび治療方針決定を補助する可能性が示唆された。
【方法】3施設998例から得られた84,743枚の大腸内視鏡画像を用いてQUADモデルを構築した。各画像を縦横に4分割し、各領域を修正MESに基づき0〜3点で評価、合計0〜12点のQUADスコアを算出した。Showa Medical University Northern Yokohama Hospitalで大腸内視鏡を施行した臨床的寛解期UC患者156例を前向きに登録し、内視鏡後24か月間、8〜12週ごとの外来診療で臨床的再燃を追跡した。再燃はpartial Mayo score＞2と定義した。静止画解析では最重症部位のQUADスコア4点以上を高リスクとし、さらに抜去時全長動画を1秒1フレームで自動解析し、全大腸および遠位50％、40％、30％、20％、10％、5％区間の平均QUADスコアによる再燃予測能を比較した。
【結果】24か月以内の再燃は22例に認めた。静止画解析では、QUAD 4点以上の再燃率は19.4％で、4点未満の5.2％と比較して有意に高かった（p＝0.01）。再燃予測能はAUC 0.67、感度86.4％、特異度41.0％であった。動画解析では、全大腸評価のAUCは0.62であった一方、遠位側に解析範囲を絞るほど予測能は向上し、遠位10％解析でAUC 0.73と最も高値を示した。同解析のカットオフ値は3.36、感度72.7％、特異度70.9％であり、遠位5％解析ではAUC 0.71とわずかに低下した。
【結論】QUADを用いたAI内視鏡評価は、UC寛解例における再燃リスク層別化に有用であった。特に遠位大腸の残存炎症負荷は再燃予測に重要であり、重症度のみならず炎症範囲を加味したAI評価が、日常内視鏡診療における客観的な疾患モニタリングおよび治療方針決定を補助する可能性が示唆された。