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【動画あり】「スクリーニングでは瞬時の判断が求められる」特別講演:新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング Part 4(自治医科大学・大澤博之先生)

株式会社AIメディカルサービスでは、大澤博之先生(自治医科大学 内科学講座消化器内科学部門 教授)に、内視鏡検査におけるがんの見落としとそれを防ぐための色調を考慮した診断法について「新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング~LCIの基礎から応用まで~」という題目にて、講演会を開催していただきました。本稿では講演会の内容を5パートに分けてご紹介いたします。

本記事では、Part4としてこれまでご紹介した症例よりも、難易度がより高い症例における色彩強調の活用について解説していただきました。なお、講演内容については、本投稿下部によりYoutubeにアクセスし、動画でご覧いただくことが可能です。

Part1:胃がんと内視鏡診断の基礎知識
Part2:色調コントラストの重要性とLCIの特徴
Part3:LCIの仕組みと観察における留意点
Part4:スクリーニングでは瞬時の判断が求められる
Part5:見えないがんを見えるがんに変えて、胃がんの見逃しを防ぐ

LCIが内視鏡医の判断を支える

幽門輪部も色彩強調で可視化

こちらは幽門輪部の症例です。白色光でも異常と診断できる内視鏡医もいると思いますが、この部位は時折判断に迷うような悩ましい症例が出てきます。

「スクリーニングでは瞬時の判断が求められる」特別講演:新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング Part 4(自治医科大学・大澤博之先生)

しかし、LCI観察では黄色の矢印部位が紫に囲まれたオレンジという腫瘍の典型的なパターンです。自信をもって診断できるようになるでしょう。

LCIは炎症性病変と癌の鑑別に自信を与える

下記の症例は、白色光観察では炎症性変化に見えます。

「スクリーニングでは瞬時の判断が求められる」特別講演:新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング Part 4(自治医科大学・大澤博之先生)

「スクリーニングでは瞬時の判断が求められる」特別講演:新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング Part 4(自治医科大学・大澤博之先生)

しかし、LCI観察では矢印で示す2か所とも赤みがあるオレンジ色で示されます。こちらは、重複胃癌でした。おそらく炎症性変化だろうと思っていても、このようにLCIで観察することにより、がんには見えなかった部位を新たに異常と認識することができます。白色光観察に比べてLCI観察では内視鏡医の鑑別の精度は向上し、自分の診断にも今まで以上に自信が持てるようになります。

次の症例の白色光像では胃体部に褪色調の病変が多数認められ、全て炎症性変化ではないかと考えてしまうかもしれません。

「スクリーニングでは瞬時の判断が求められる」特別講演:新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング Part 4(自治医科大学・大澤博之先生)

しかし、LCIでは緑の矢印の隆起に比べて赤枠の白矢印の隆起だけがOrange whiteに見えて癌と診断できます。

即時に診断できなくても胃癌疑い病変を絞り込むことが可能

次の症例では浅い陥凹や軽度の隆起があり、どのように診断していいか判断に迷います。

「スクリーニングでは瞬時の判断が求められる」特別講演:新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング Part 4(自治医科大学・大澤博之先生)

LCI観察では青丸の部位は薄いオレンジ色、赤丸の部位は濃いオレンジ色になり、その違いがわかります。

「スクリーニングでは瞬時の判断が求められる」特別講演:新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング Part 4(自治医科大学・大澤博之先生)

「スクリーニングでは瞬時の判断が求められる」特別講演:新たなステージに向かう内視鏡スクリーニング Part 4(自治医科大学・大澤博之先生)

多田 智裕(医師)
Tomohiro Tada
医療法人ただともひろ胃腸科肛門科 理事長 株式会社AIメディカルサービス 代表取締役CEO 医師

概略
1996年東京大学医学部医学科卒業。東京大学医学部附属病院外科研修医として勤務。
2005年に東京大学大学院医学系研究科博士課程修了。
2006年より武蔵浦和メディカルセンターただともひろ胃腸科肛門科開業。
2012年より東京大学医学部腫瘍外科学講座客員講師。
2017年株式会社AIメディカルサービスを設立、代表取締役CEOに就任し、現在に至る。  

所属学会・資格・役職など
浦和医師会胃がん検診読影委員
日本外科学会専門医
日本消化器内視鏡学会専門医
日本消化器病学会専門医
日本大腸肛門病学会専門医

著書・論文など
【著書】
『行列のできる 患者に優しい“無痛”大腸内視鏡挿入法』など著書複数。

【論文】
Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images.
Hirasawa T, Aoyama K, Tanimoto T, Ishihara S, Shichijo S, Ozawa T, Ohnishi T, Fujishiro M, Matsuo K, Fujisaki J, Tada T.
Gastric Cancer. 2018 Jul;21(4):653-660. doi: 10.1007/s10120-018-0793-2. Epub 2018 Jan 15.
PMID: 29335825 など多数

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