研究の内容

食道ヨード不染帯は異時性食道癌の重要なリスク因子であるが、従来は内視鏡医による目視評価に依存しており、客観性や再現性に課題がある。
本技術は、説明可能AI（Explainable AI）の考え方に基づく画像解析アルゴリズムにより、不染帯を自動抽出し、粘膜に占め不染帯面積や個数を定量化する。ルールベースのため機種差にも強く、実臨床画像に適用可能な特徴量として設計されており、異時性食道癌発生リスク評価に有用である。
これにより、ブラックボックスではなく画像上で確認可能であるため、医師の判断根拠としてサポートすることが可能となる。

社会実装への可能性

• ・内視鏡診断支援ソフトウェア
• ・内視鏡メーカーとの共同開発
• ・食道癌ハイリスク患者の層別化支援
• ・医師教育・診断トレーニング
• ・診断の標準化・地域医療格差の縮小

産業界や自治体等へのアピールポイント

熟練者の主観に依存しがちな内視鏡の食道癌における多発ヨード不染帯評価を定量的に定義し、説明可能なAI技術の開発を進めています。
診断根拠を提示できるAIは医療現場への導入親和性が高く、食道癌の早期発見や適切な経過観察を支援し、診断の標準化や医療DXの推進、地域における質の高い内視鏡診療への貢献が期待されます。