特集：下部消化管疾患のトピック

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AI を用いた大腸内視鏡診断の進歩
中 村 正 直＊山 村 健 史＊＊1

はじめに大腸癌罹患頻度の上昇に伴い，その早期診断

川 嶋 啓 揮＊＊2

1．大腸がんの診断
大腸癌の罹患頻度は 2000 年以後上昇しており，の重要性が唱えられ，対策として大腸がん検診

厚生労働省の報告によると 2020 年に 10 万人あたが普及した。大腸がんを確定診断する検査としり約 60 名が罹患していた。一方では大腸癌罹患ては，大腸内視鏡検査がゴールドスタンダードの若年化の報告があり，早期診断が更に必要なである。その技術的な難しさ故に挿入困難例や現状となっている。大腸癌の診断については大腸穿孔などが認められたが，挿入方法の教育や腸内視鏡がゴールドスタンダードであり，海外スコープの改良によって非常に診療がしやすい

では 50 歳以上で一度は大腸内視鏡を受けるよう時代になった。一方，大腸癌とその前癌病変で推奨するステートメントを認める。

ある大腸腺腫の診断能についての議論は継続さそのようななか，実臨床における大腸内視鏡診れていると言って良いであろう。昨今，大腸内断には課題がある。いわゆる大腸ポリープとは，視鏡診断に画像強調法すなわち病変と非病変部大腸内の表面から隆起する病変の総称であり，診位のコントラストを目立たせて病変の検出能を断頻度が高いものは腺腫と過形成性ポリープであ向上させる報告が多く為されている。更には人る。腺腫と診断された場合は治療対象となるが，工知能（AI：artificial intelligence）の導入が保険診過形成性ポリープで 10mm 未満の肉眼的にも異療として始まった。AI の効果として，主には大形成の特徴とする所見を認めない場合は経過観察

腸ポリープの見逃しを回避する，質的診断を行できる。大腸ポリープについては、その存在を見うことの２点が挙がる。どちらも高い精度の結逃さず診断することと、その鑑別という質的診断果が報告されており，日頃の診療を行ううえでの両方が求められる。この精度に影響を与える因役立つツールと考える。本稿では大腸内視鏡診子は検査医，患者サイドのみならず多くの因子に断における AI の現状を述べていく。

左右されるのが現状である。例えば，大腸内視鏡の引き抜き時間の調査では 6 分が境界でその成績に影響することや，午前中の大腸内視鏡検査のほうが午後よりもポリープの検出能が高い報告があKey words
大腸内視鏡，大腸ポリープ，人工知能＊

Masanao Nakamura：名古屋大学医学部附属病院光学医療診療部 准教授＊＊1 
Takeshi Yamamura：名古屋大学大学院医学系研究科
消化器内科学 講師＊＊2 
Hiroki Kawashima：名古屋大学大学院医学系研究科消化器内科学 教授る 1）。ポリープの検出精度，施行医の技量の指標として，Adenoma detection rate（ADR: 大腸腺腫検出率）がある。全施行の被験者数を分母とし，そのうち腺腫が見つかった被験者数を分子とした際に 30％以上あることが大腸ポリープ検出の質を保持するために重要とされてきた。

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2．AI による大腸ポリープの検出

令和 6 年 6 月（2024）

3．AI による大腸疾患診断の発展と課題

できる限り鮮明に写った腺腫の内視鏡画像を大腸癌の深達度診断に効果を示した報告があ多く集積し，それらを AI ソフトで深層学習させる。Nemoto らは後ろ向き研究ではあるが，1,500て診断精度の高まった機能を持たせることがで以上のケースを用いて粘膜下層深部浸潤癌の検きる。はじめは大腸ポリープの存在診断が試さ討において computer-aided diagnosis を行い，感れた。初期の報告をみると，ポリープが撮影さ度 60％，特異度 94％の成績を報告した 7）。これれた 105 本，ポリープが無い 306 本の動画を用いは内視鏡治療と外科手術の治療選択を行ううえて，大腸ポリープの検出精度を検証したところ，で境界となる診断であり，非常に臨床効果が見2）

感度 94％であった 。Wang らは，大腸内視鏡検込まれる結果と考えた。

査の最中に大腸ポリープを指摘できるシステム

腫瘍性病変のみならず炎症性疾患においてもを構築し，その AI を使った腺腫検出能は 29.1％，AI が試みられている。大腸の慢性炎症性疾患で使用しないと 20.3％であり，AI の臨床効果を証ある潰瘍性大腸炎において，以前より内視鏡的3）明した 。

寛解を達成するとその後の臨床再燃が少ないと画像強調法で病変を強調できる手法でもポ報告されてきたが，昨今，更に生検による組織リープ検出能は上がるが，その方法に AI を追加学的寛解を認めた例がその後の再燃が更に少なすると更に検出能が向上する報告があった。画いと報告されている 8）。一方，生検組織診断は大像強調法の一つである LCI 法（LCI 群）と，その腸の１点での評価であるため，大腸粘膜全体をうえに AI を使用した LCA 群において 400 名ず評価しているかは不明である。Takenaka らは前

つ の 大 腸 内 視 鏡 に お け る 腺 腫 検 出 は LCA 群

向きに 2,012 例の大腸内視鏡検査内 40,758 画像と58.8％，LCI 群 43.5％で，特に上行結腸での上乗生検結果 6,885 例で学習した AI を用いて組織像せ効果が高かったと報告した。ポリープ検出にを反映する研究を行い，内視鏡像から組織学的有効な機能を重ねることでその診断能は上がる

寛解期の患者を 92.9% の精度で指摘したと報告し4）かもしれない 。

た 9）。

大腸ポリープの病変検出支援については，エ多くの臨床研究成績が報告されるなか，保険キスパートよりも専門医研修を受けている内視診療に大腸内視鏡 AI が導入された。それらは，鏡医で効果が高いことが推測される。Yamaguchi

オリンパスマーケティング株式会社（図１）と富らの報告によると，内視鏡研修生らが 231 例の士フイルムメディカル株式会社（図２）である。通大腸内視鏡施行時に 113 例では通常内視鏡法で，常の内視鏡システムに AI 機能を搭載する方法で118 例は AI を用いてポリープ診断を行ったとこ導入された。ポリープの検出に関する AI が中心

ろ，腺腫診断率では二群間に有意差は認めなかっである。AI がポリープを指摘すると，画面へのたが，AI を使用すると見逃しが減った結果であっ表示と共に音声でも知らせてくれるため，画面

5）

上の他の部位に注目していても見逃すことがな

Wang らは前向きの二重盲検比較試験で腺腫検い。追加機能として，内視鏡の引き抜きが速す出率を求めた。AI 群と偽システムを用いた群でぎると警告される。観察時間を調整する意味合の比較において，腺腫診断率は AI と偽システムいも含んでくれているのは，補助的ではあるがで各々34％と 28％であり，AI 群で有意に高く，有効な機能である。今後実臨床における検診や特に小病変と平坦型腫瘍で効果があったと報告

実地診療における学会や論文での報告が待たれ

た 。

6）

した 。

る。
臨床効果が多く報告されている一方で課題も見つかった。大腸内視鏡による大腸ポリープの特集：下部消化管疾患のトピック

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診断支援画面矩形表示❶
病変検出時，検出位置を矩形で表示します

スピードメータ❷
内視鏡画像の変化より計測された移動スピードをメータ表示します
スピードが速い場合警告音が発生します

検出結果静止画表示❸
病変検出時，画面左下に検出結果を静止画表示します
図 1 AI を搭載した大腸内視鏡画像診断支援システムの表示画面（大腸病変判別支援ソフトウェア「EndoBRAIN®」
使用」
）

白色光観察

提供元：© オリンパスマーケティング株式会社

LCI観察

検出支援モード

検出ボックスビジュアルアシストサークル
内視鏡画像の返縁部で検出した場合，大腸ポリープの可能性がある領域に近い境界線が点灯します。

報知音ビジュアルアシストサークル

大腸ポリープの可能性がある領域を検出した場合、報知音が鳴ります。

図 2 内視鏡 AI 画像診断支援機能「CAD EYETM」（富士フイルム社製）を搭載した診断システムの表示画面
提供元：富士フイルムメディカル株式会社

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指摘は観察範囲内でのチェックである。大腸内には死角になりやすい襞の裏や，屈曲が強い箇所などを意識して全大腸をくまなく観察し網羅できるよう心がける必要がある。もう１点は平坦型腫瘍の検出である。平坦型腫瘍は色調が周囲粘膜と変化が少ない場合がある。そのような腫瘍をトレーニングビデオで学習させて AI の精度は高まっているが，観察時には隆起型の腫瘍性病変より注意深い観察が引き続き必要と思われる。

おわりに今後，高齢者増加，検診機会の増加により大腸内視鏡を受ける人口も増えることが推測される。大腸内視鏡の質担保に更に進化した AI が貢献できることを期待する。

利益相反
本論文に関して，筆者らに開示すべき利益相反はない。

文献1）Sanaka MR, et al：Adenomas are detected more often
in morning than in afternoon colonoscopy. Am JGastroenterol. 2009；104(7)：1659-1664.

令和 6 年 6 月（2024）

2）Misawa M, et al：Artificial intelligence-assisted polypdetection for colonoscopy：initial experience.
Gastroenterology 2018；154(8)：2027-2029.e3.
3）Wang P, et al：Real-time automatic detection systemincreases colonoscopic polyp and adenoma detection
rates：a prospective randomised controlled study. Gut
2019；68(10)：1813-1819.
4）Miyaguchi K, et al：Linked-color imaging with orwithout artificial intelligence for adenoma detection：arandomized trial. Endoscopy 2024；56(5)：376-383.
5）Yamaguchi D, et al：Impact of an artificial intelligenceaided endoscopic diagnosis system on improving
endoscopy quality for trainees in colonoscopy：
prospective, randomized, multicenter study. DigEndosc 2024；36(1)：40-48.
6）Wang P, et al：Effect of a deep-learning computeraided detection system on adenoma detection duringcolonoscopy (CADe-DB trial)：a double-blind
randomised study. Lancet Gastroenterol Hepatol
2020；5(4)：343-351.
7）Nemoto D, et al：Computer-aided diagnosis of earlystage colorectal cancer using nonmagnified endoscopic
white-light images (with videos). Gastrointest Endosc
2023；98(1)：90-99.e4.
8）Shehab M, et al： Histological disease activity aspredictor of clinical relapse, hospitalization, and surgery
in inflammatory bowel disease：systematic review andmeta-analysis. Inflamm Bowel Dis 2024；30(4)：563-572.
9）Takenaka K, et al：Development and validation of adeep neural network for accurate evaluation ofendoscopic images from patients with ulcerative colitis.
Gastroenterology 2020；158(8)：2150-2157.