岡山大学病院×両備システムズ、胆道がんをAIで診断支援するシステムを開発

今回の研究成果は、胆道がんに対するPOCSにおいて「Cycle GAN(Cycle-Consistent Generative Adversarial Networks)」と呼ばれるAIを用いた画像変換技術を使用し、白色光画像から疑似的な色素散布画像への変換を行った。

AIの学習には、消化管内視鏡で得られた白色光画像と実際の色素散布画像のデータセットを用いた。40人の胆道がん患者に対してPOCSを行い、白色光画像、狭帯域光画像、疑似色素散布画像を記録。

3人の内視鏡専門医が各画像の表面構造、表面微小血管、病変境界の視認性を評価したところ、AIによる疑似色素散布画像は白色光画像および狭帯域光画像と比べて表面構造と病変境界の視認性が有意に優れており、病変の範囲診断に有用であることが示された。

胆道がんは予後不良の難治がんであり、根治のためには正確な範囲診断が重要となることから、開発したAIによる疑似色素散布画像は胆道がんの範囲診断精度を高める有用な技術のため、適切な治療方針決定に貢献することが期待されるという。

今後は、多数例での検証を行うとともに、AIによるリアルタイム診断の開発や良悪性診断プログラムの開発なども視野に入れて研究を進めていく予定。

また、岡山大学病院と両備システムズは、他部位の疾患についても製品化に向けて研究を推進しており、大腸や膵臓分野でのAI画像診断支援や、内視鏡染色検査でのAI技術活用を進めて、社会実装化を目指す考えだ。
（岩井 健太）