大腸内視鏡検査においては、重要所見を目視で確認するため、一定の見落としが発生することは避け難い。このような「知覚のピットフォール」をサポートするため、伊・英・米の国際共同研究チームは、AIによる大腸内視鏡支援の可能性を探索しており、このほど最新の研究成果が公表された。
Gastroenterologyからオンライン公開されているチームの研究論文によると、伊・英・米の8施設で大腸がんスクリーニング、またはサーベイランスを受けている患者を対象とし、重要所見の検出を助ける深層学習システムの検証研究を行った。研究デザインとしては、A. 1回目にAI利用内視鏡検査を施行、2回目に通常内視鏡検査（非AI利用）を施行、B. 1回目に通常内視鏡検査を施行、2回目にAI利用内視鏡検査を施行、の2群を設定し、対象者をA群およびB群のそれぞれに無作為に割り付けた。計230名に対して実施された本研究では、AI利用検査を先に行った群では「大腸腺腫見逃し率（AMR）」が15.5%であったのに対し、非AI利用検査を先に行った群では32.4%と有意に高かった。また、5mm未満の病変、非ポリポイド病変でも、AI利用検査を先に行った群でAMRの低下が確認されている。
著者らは「大腸内視鏡検査でのAI利用は、重要所見の見逃し率を約2倍低下させる。また、従来の標準的な大腸内視鏡検査における、微細な病変に対する知覚エラーを有意に減少させることができる」としている。医師の診断を支援するAI活用は急速に広がっているが、一定規模で質の担保されたランダム化比較試験など、近年エビデンスレベルの高い知見の集積が進むようになり、大腸内視鏡領域においても臨床導入はさらなる加速を見せようとしている。
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