[banner_end] [post_title] => 内視鏡AIとは?内視鏡専門医が押さえておくべき内視鏡AIのポイントまとめ [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e5%86%85%e8%a6%96%e9%8f%a1ai%e3%81%a8%e3%81%af%ef%bc%9f%e5%86%85%e8%a6%96%e9%8f%a1%e5%b0%82%e9%96%80%e5%8c%bb%e3%81%8c%e6%8a%bc%e3%81%95%e3%81%88%e3%81%a6%e3%81%8a%e3%81%8f%e3%81%b9%e3%81%8d%e5%86%85 [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-06-22 12:38:16 [post_modified_gmt] => 2022-06-22 03:38:16 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=1873 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [1] => WP_Post Object ( [ID] => 1624 [post_author] => 6 [post_date] => 2021-10-26 21:23:02 [post_date_gmt] => 2021-10-26 12:23:02 [post_content] =>

共同研究報告会とは

内視鏡AIの研究状況を医師に報告

株式会社AIメディカルサービス(以下、AIM)が実施している内視鏡AIの開発のための多施設共同研究の報告を、関連医師に報告する会です。 参加対象は内視鏡医の医師に限ります。あらかじめご了承ください。

第7回共同研究報告会のご案内

2021年11月4日(木)~7日(日)の第102回 日本消化器内視鏡学会総会(JDDW2021)の会期に合わせまして、5日(金)及び6日(土)にオンラインでの共同研究報告会を実施いたします。前回実施から約半年がたち、内視鏡AIの共同研究や開発状況に進捗がございますので、ぜひご参加いただければと思います。 同じ内容にて2回開催いたしますので以下いずれかのお時間にご参加頂けますと幸いです。 ご多忙の折、恐縮ですが是非ご参加ください。
    1. 【1】日時:2021年11月5日(金)19:00~20:00
 
    【2】日時:2021年 11月6日(土)19:30~20:30
*第1回、2回は同様の内容です。 *参加にはモバイルもしくはPCが必要です。 *操作方法がご不安の方は以下にお問い合わせください。

AIメディカルサービスサポートデスク

📞 03-6903-1029 ※当日は本会終了時間まで

開会・閉会のご挨拶(予定)

<敬称略>
    田尻久雄 | 東京慈恵会医科大学附属病院 名誉教授
    藤崎順子 | がん研有明病院 消化器内科部長
    他、2名調整中。

前回に続き、オンラインでの開催

本会は感染症対策のために第6回に続き、オンラインでの実施となります。

内容

    ・医療機器承認申請のご報告
    ・データ収集、新規研究開発のご報告
    ・会社トピックス
    ・最新内視鏡研究報告
    ・来年国内上市以降の方向性(海外展開含む)
    ほか

参加方法

以下を明記の上、以下メールアドレスまでご連絡ください。 弊社より当日の参加URLをお送りいたします。 email: ask@ai-ms.com
    お名前
    ご所属(病院・施設名)
    ご参加希望の報告会枠(以下1もしくは2)
    1. 【1】日時:2021年11月5日(金)19:00~20:00
 
    【2】日時:2021年11月6日(土)19:30~20:30
関連記事:【内視鏡AI】第6回共同研究報告会 サマリー

登壇者のご紹介

[person name="tada"] [banner_end] [post_title] => [お知らせ] 第7回共同研究報告会のご案内(内視鏡医向け) [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e3%81%8a%e7%9f%a5%e3%82%89%e3%81%9b-%e7%ac%ac7%e5%9b%9e%e5%85%b1%e5%90%8c%e7%a0%94%e7%a9%b6%e5%a0%b1%e5%91%8a%e4%bc%9a%e3%81%ae%e3%81%94%e6%a1%88%e5%86%85%ef%bc%88%e5%86%85%e8%a6%96%e9%8f%a1 [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2021-11-29 19:02:54 [post_modified_gmt] => 2021-11-29 10:02:54 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=1624 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [2] => WP_Post Object ( [ID] => 1171 [post_author] => 6 [post_date] => 2021-10-04 16:06:41 [post_date_gmt] => 2021-10-04 07:06:41 [post_content] => 2021年8月に株式会社AIメディカルサービスは内視鏡医200名に対して、内視鏡AIの市場ニーズの把握のためにアンケート調査を実施しました。 Part1では共同研究を実施している症例数の多い施設を中心に実施しましたが、Part2である本記事は大規模施設に限らずn数を200として実施しました。 ご協力いただきました先生方、お忙しい中ありがとうございました。 Part1はこちら:[調査報告]上部内視鏡AIに関する医師アンケート Part 1 [mokuji]

調査対象

対象者

内視鏡医

調査方法

ウェブアンケート

有効回答数

200名

アンケート調査結果

調査回答者背景

所属施設

大学病院	29 大学病院以外のがん診療連携拠点病院またはそれと同等規模の病院	32 上記以外の公立病院	33 上記以外の私立病院	82 健診センター	15 人間ドック実施施設	18 内視鏡検査に特に注力している診療所	27 それ以外の診療所	15

内視鏡検査の経験年数

経験年数20年以上	108 経験年数10年以上20年未満	63 経験年数5年以上10年未満	23 経験年数5年未満	6

アンケート調査結果

内視鏡医の内視鏡AIに対するニーズ

[memberline] 内視鏡AIの検出機能に対する医師たちのニーズは強い

内視鏡AI導入による生検実施の変化

がんの可能性を「%」表示するAI導入が検出実施率に与える効果 内視鏡AI導入により、47.5%の医師は、見逃す可能性のあった病変の検出ができ生検が増えると回答しました。対して、生検が減ると回答した医師は28.0%でした。

内視鏡AIを導入したい理由

病変の鑑別を支援するAI

 内視鏡AI(鑑別)を導入する理由

病変の検出を支援するAI

内視鏡AI(検出)を導入する理由 ※内視鏡AIを導入したいと回答した192名が回答

考察

内視鏡領域におけるベテラン医を中心に、大小規模広範に渡る医師に本調査に回答いただきました。

高まる内視鏡AIのニーズ

Part 1の調査と同様、日々の内視鏡検査で医師の負担になっている病変の検出や鑑別、ダブルチェック、撮影漏れや撮影不良を防ぐAIなど、多様なシーンで内視鏡AIが期待されていることが窺えます。 また、病変を見つけたときに、その病変が腫瘍性か非腫瘍性か推測して表示をするAIは95%の医師がAIをとても欲しい、やや欲しいと回答しており、顕著に内視鏡AIのニーズが高いことがわかります。 病変を見つけたときに、その病変が腫瘍性かどうかを%で表示するような、いわゆる鑑別支援のAIも90%の医師がAIをとても欲しい、やや欲しいと回答しています。 その理由としては、数多の症例を経験している内視鏡医でさえも、内視鏡AIの結果を参照できて安心できることでした。 そして、医師の体調不良や疲労でケアレスミスの危機を感じているからが過半数以上の医師が次いで導入理由としており、日々の診療で内視鏡医が病変を検出、鑑別することに注視しながらもいかに負担なのかがわかります。 内視鏡AIが将来的に医師の相談役として広く普及して、医療の均てん化に期待されているかが窺えます。 [banner_end] [post_title] => [調査報告]上部内視鏡AIに関する医師アンケート Part 2 [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e8%aa%bf%e6%9f%bb%e5%a0%b1%e5%91%8a%e4%b8%8a%e9%83%a8%e5%86%85%e8%a6%96%e9%8f%a1ai%e3%81%ab%e9%96%a2%e3%81%99%e3%82%8b%e5%8c%bb%e5%b8%ab%e3%82%a2%e3%83%b3%e3%82%b1%e3%83%bc%e3%83%88-part-2 [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-03-04 16:10:06 [post_modified_gmt] => 2022-03-04 07:10:06 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=1171 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [3] => WP_Post Object ( [ID] => 1248 [post_author] => 6 [post_date] => 2021-09-15 19:10:43 [post_date_gmt] => 2021-09-15 10:10:43 [post_content] => 2021年10月の多田の登壇予定です。関連の先生方は是非ご参加、聴講ください。 なお、記載されている情報は2021年9月15日時点のものであり、変更される場合がございますのでご了承下さい。開催形式が未記載の場合は、9月15日時点で一般向けに開催形式の情報が公表されていないイベントになります。 [mokuji]

世田谷鉄門会総会

日時 2021.10.9(土)17:00- 主催 世田谷鉄門会

[オフライン開催]BioJapan 2021 ブース出展/登壇

日時 2021.10.13(水)-15(金) 主催 BioJapan組織委員会 株式会社JTBコミュニケーションデザイン 会場 パシフィコ横浜 参加 https://jcd-expo.jp/ja/

登壇予定

日時 2021.10.15(金)10:30- 主催 BioJapan組織委員会 株式会社JTBコミュニケーションデザイン 会場 パシフィコ横浜

[オンライン開催]CEATEC 2021 ONLINE Webブース出展

日時 2021.10.19(火)-22(金) 主催 一般社団法人電子情報技術産業協会 参加 https://www.ceatec.com/ja/

[オンライン開催]日経クロスヘルス EXPO 2021

日時 2021.10.22(金)-23(土) 主催 株式会社日経BP 会費 無料(事前登録制) 参加 https://expo.nikkeibp.co.jp/xhealth/online/

登壇予定

日時 2021.10.22(金)    ※10月22日(金)に登壇予定 主催 株式会社日経BP 会費 無料(事前登録制)

藤井寺・羽曳野合同講演会

日時 2021.10.23 (土)15:00- 主催 藤井寺市医師会・羽曳野市医師会・第一三共株式会社 対象 藤井寺市医師会・羽曳野市医師会にご所属の医師

第54回 日本の医療の未来を考える会

日時 2021.10.27(水)16:30- 主催 日本の医療の未来を考える会 対象 国会議員、医療機関理事長・院長、医療従事者、医療企業関係者 参加 https://www.iryounomirai.com/

[オンライン開催]第23回多摩GI-Endoscopy研究会

日時 2021.10.28(木)19:00- 主催 EAファーマ株式会社

未来の医療を創る医療人2030育成プロジェクト

【第2部】 “医療人2030”セミナー

日時 2021.10.12(火)-2022.6.25(土)    ※講師として 10月30日(土)に登壇予定 主催 聖マリアンナ医科大学デジタルヘルス共創センター 対象 医療従事者、企業に勤務されている方、学生・大学院生、その他AI/ICTを活用した医療改革に興味ある方々 会費 下記詳細 参加 http://marianna-dhcc.jp/

登壇予定

日時 2021.10.30(土) 主催 聖マリアンナ医科大学デジタルヘルス共創センター 対象 医療従事者、企業に勤務されている方、学生・大学院生、その他AI/ICTを活用した医療改革に興味ある方々 [banner_end] [post_title] => [お知らせ]多田智裕 講演・登壇予定 2021年10月 [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e3%81%8a%e7%9f%a5%e3%82%89%e3%81%9b%e5%a4%9a%e7%94%b0%e6%99%ba%e8%a3%95-%e8%ac%9b%e6%bc%94%e3%83%bb%e7%99%bb%e5%a3%87%e4%ba%88%e5%ae%9a-2021%e5%b9%b410%e6%9c%88 [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-03-07 14:59:49 [post_modified_gmt] => 2022-03-07 05:59:49 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=1248 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [4] => WP_Post Object ( [ID] => 1149 [post_author] => 6 [post_date] => 2021-08-31 17:13:59 [post_date_gmt] => 2021-08-31 08:13:59 [post_content] =>

[調査報告]上部内視鏡AIに関する医師アンケート

2021年8月に株式会社AIメディカルサービスと共同研究を実施している医師を中心に、内視鏡AIの市場ニーズの把握のために内視鏡医へのアンケート調査を実施しました。本記事はその一部をご紹介するPart1です。 ご協力いただきました先生方、お忙しい中ありがとうございました。 [mokuji]

調査対象

対象者

AIメディカルサービスと共同研究を実施している医師

調査方法

ウェブアンケート

有効回答数

82名

アンケート調査結果

調査回答者背景

内視鏡検査の経験年数

回答者背景-内視鏡検査の経験年数

日本内視鏡学会が認定する指導医・専門医

回答者背景-日本内視鏡学会が認定する指導医・専門医

現在の勤務形態

回答者背景-現在の勤務形態 [memberline]

期待する内視鏡AI

検査中に病変のありかを示すAI(検出)

期待する内視鏡AI-検査中に病変のありかを示すAI(検出)

腫瘍性か非腫瘍性かを判断するAI(鑑別)のニーズ

期待する内視鏡AI-腫瘍性か非腫瘍性かを判断するAI(鑑別)のニーズ

病変が腫瘍性であるかを割合で表示(鑑別)AI

期待する内視鏡AI-病変が腫瘍性であるかを割合で表示(鑑別)AI

検査後のダブルチェック

期待する内視鏡AI-検査後のダブルチェック

撮影漏れや撮影不良を防ぐAI

期待する内視鏡AI-撮影漏れや撮影不良を防ぐAI

内視鏡AIの導入意向

内視鏡AIの導入意向

今すぐ導入したい理由

内視鏡AIの導入意向-今すぐ導入したい理由

様子を見て購入したいと答えた理由

内視鏡AIの導入意向-様子を見て購入したいと答えた理由

考察

内視鏡領域におけるベテラン医を中心に本調査に回答いただきました。 日々の内視鏡検査で医師の負担になっている病変の検出や鑑別、ダブルチェック、撮影漏れや撮影不良を防ぐAIなど、多様なシーンで内視鏡AIが期待されていることが窺えます。 また、医療機器においては、発売直後に全国的に導入が進むことは稀ですが、1-2年以内に導入したいと回答した医師が31名で全体の37.8%、5年以内と回答した医師まで含めると80.4%と早期の医療現場への実装を期待している傾向が窺えます。 内視鏡AIは医師の代わりに診断することは技術的・法的にも困難ですが、とはいえ医師のパートナーとして医師の診断をサポートすることが期待されています。 相談役として医師に安心感を与え、医療の均てん化や若手医師への教育への寄与ができるAIの開発が求められていることが本調査から窺えます。 [banner_end] [post_title] => [調査報告]上部内視鏡AIに関する医師アンケート Part 1 [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e8%aa%bf%e6%9f%bb%e5%a0%b1%e5%91%8a%e4%b8%8a%e9%83%a8%e5%86%85%e8%a6%96%e9%8f%a1ai%e3%81%ab%e9%96%a2%e3%81%99%e3%82%8b%e5%8c%bb%e5%b8%ab%e3%82%a2%e3%83%b3%e3%82%b1%e3%83%bc%e3%83%88 [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-03-04 16:14:50 [post_modified_gmt] => 2022-03-04 07:14:50 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=1149 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [5] => WP_Post Object ( [ID] => 1036 [post_author] => 6 [post_date] => 2021-08-19 18:50:47 [post_date_gmt] => 2021-08-19 09:50:47 [post_content] =>

[お知らせ]多田智裕 講演・登壇予定 2021年9月

2021年9月の多田の登壇予定です。 関連の先生方は是非ご参加、聴講ください。 [mokuji]

[オンライン開催] 内視鏡診療の今後の可能性 〜内視鏡AIと最新ESD〜Web登壇

日時 2021.09.06(月)19:00- 主催 株式会社AIメディカルサービス/カイゲンファーマ株式会社 会費 無料 対象 内視鏡医 参加 https://ai-ms.com/online/webiner/891/

[オンライン開催] 第62回日本人間ドック学会学術大会 Webブース出展

日時 2021.09.10(金) - 09.24(金) 主催 日本人間ドック学会学術大会 参加 https://www.c-linkage.co.jp/dock62/(外部サイト)

[ハイブリッド開催] 第26回福島県消化器病研究会 登壇

日時 2021.09.11(土)16:00- 主催 福島市医師会/伊達医師会/安達医師会/福島県消化器病研究会/EAファーマ株式会社 会場 ホテルサンキョウ福島 2F「芙蓉」(ハイブリッド開催) 参加 https://zoom.us/webinar/register/WN_ZFJkCrQWSnuTy-oQVYWOGg(外部サイト) [banner_end] [post_title] => [お知らせ]多田智裕 講演・登壇予定 2021年9月 [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e3%81%8a%e7%9f%a5%e3%82%89%e3%81%9b%e5%a4%9a%e7%94%b0%e6%99%ba%e8%a3%95-%e8%ac%9b%e6%bc%94%e3%83%bb%e7%99%bb%e5%a3%87%e4%ba%88%e5%ae%9a-2021%e5%b9%b49%e6%9c%88 [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-03-07 14:59:51 [post_modified_gmt] => 2022-03-07 05:59:51 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=1036 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [6] => WP_Post Object ( [ID] => 891 [post_author] => 1 [post_date] => 2021-08-05 15:08:48 [post_date_gmt] => 2021-08-05 06:08:48 [post_content] =>

オンラインセミナー 内視鏡AIと内視鏡診療の今後

医師向けオンラインセミナー内視鏡診療の今後の可能性〜内視鏡AIと最新ESD〜

https://youtu.be/gj1Yy5NPkGA 100名を超える内視鏡医にご参加いただいた内視鏡医向けオンラインセミナーの第2弾です。 第1回の開催報告はこちら [開催報告]医師向けオンラインセミナー「内視鏡AI導入による診療の未来像」 内視鏡診療の在り方がAIの発展とともに変わりつつあります。 最新の研究によると、AIの画像認識能力は人間を上回り、内視鏡にAIを搭載すると診療の質と患者様負担の軽減が期待できます。 内視鏡診療の今後の可能性について、内視鏡領域で著名な先生方3名に、変革が起きている内視鏡診療の未来像の解説を行っていただきます。この貴重な機会にぜひ参加ください。

参加費 無料

日時 2021年9月6日(月)19:00〜20:45

タイムテーブル

19:00 開催の挨拶

19:10 内視鏡診療の今後の可能性〜内視鏡AIと最新ESD〜

  • 座長:岡 志郎先生(広島大学病院 消化器・代謝内科/内視鏡診療科 診療准教授)

基調講演1 カプセル内視鏡AIによる隆起性病変検出と大腸部位分類の研究成果について

  • 演者:齋藤 宏章先生(一般社団法人厚生会 仙台厚生病院 消化器内科)

基調講演2 胃腫瘍に対するリフタル®️Kを用いたESDと最新の話題

  • 演者:引地 拓人先生(福島県立医科大学附属病院 内視鏡診療部 部長/准教授)

特別講演 内視鏡AI導入により得られる診療の品質向上

  • 演者:多田 智裕(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)

20:30 パネルディスカッション

  • 岡 志郎先生(広島大学病院 消化器・代謝内科/内視鏡診療科 診療准教授)
  • 齋藤 宏章先生(一般社団法人厚生会 仙台厚生病院 消化器内科)
  • 引地 拓人先生(福島県立医科大学附属病院 内視鏡診療部 部長/准教授)
  • 多田 智裕(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)

20:40 閉会の挨拶

※一部分のみの参加も可能です。 ※お申し込みいただいた方は、後日オンデマンドでの録画を提供いたします。

お申し込み

お申し込みは終了しました。多数のお申し込みをありがとうございました。 以下フォームに必要事項をご記載の上、「イベントに申し込む」を押下してください。 期日までに登録いただいたメールアドレスにaskai@ai-ms.comよりウェビナーのURLが送付されます。 申し込み完了後、登録いただいたメールアドレスに自動でメールが送付されます。 ※弊社からのメール(@ai-ms.com)を受領いただけるように迷惑メールの設定をご確認ください。 ※ メールが届かない場合は恐れ入りますが以下お問い合わせ先までご連絡ください。

イベント詳細

昨今のコロナ禍において、学会のオンライン開催などで施設を横断した医師間の交流が減っており、最新の診療情報の共有が滞っているという課題をよく耳にします。 今回はオンラインでご自宅や勤務先よりご参加いただけます。

関連学会で注目の「内視鏡AI」

内視鏡AIは通常ならば見逃しやすい病変や判断に悩む病変の正確な診断を可能にする可能性を秘めたシステムです。現在AIメディカルサービス社では内視鏡AIの研究開発を進めており、内視鏡AIが導入・普及することより、医師の負担の軽減やがんの病変の早期発見に繋がり、医師と患者双方が大きな便益を享受することが期待されています。 本公演では現在普及が進んでいる下部の内視鏡AIだけではなく、小腸カプセル内視鏡AIの研究成果や上市間近の上部内視鏡AIの実態と今後の可能性の最新情報をお伝えします。

胃腫瘍に対するリフタル®️Kを⽤いたESDと最新の話題

ESDは早期胃癌に対する標準治療となり、絶対適応病変であれば切除できないものはない時代になりました。これは、ESD黎明期を知っている演者にとっては隔世の感があります。しかし、現在でも術中・術後の出血は最大の問題です。本講演では、新たな局注剤リフタル®️KならびにESD術中・術後の出血対応などに関する話題を提供します。

ご案内チラシ

無料 医師向けオンラインセミナーのご招待内視鏡診療の今後の可能性 〜内視鏡AIと最新のESD〜 ダウンロードはこちら

参加対象

本イベントは消化器関連の医師、研修医の方々を対象とさせていただきます。 それ以外の方は参加をお断りすることがございますので、予めご了承ください。

主催

AIメディカルサービス・カイゲンファーマ

諸注意事項

  • 本セミナーはビデオ会議ツール「ZOOM」のウェビナー機能を利用して開催いたします。PC、スマートフォン、タブレットのいずれかが必要です。
  • Zoom への事前のご登録、アプリのご利用をお勧めしております。本セミナーは、Zoom へのご登録またアプリのダウンロードがなくても Web ブラウザからご参加いただけますが、円滑なご参加のためご検討ください。
  • Zoom の登録はこちら:https://zoom.us/
  • 安定したインターネット環境の下で、PC またはモバイルデバイス(タブレットやスマートフォン)ご準備の上、ご参加ください。
  • 本イベント参加者様の動画、音声はメディア各社及び弊社によって各種記事公開されることがあります。予めご了承ください。

お問い合わせ

メール:ask@ai-ms.com 電 話:03-6903-1029(平日9-18時) [banner_end]

座長略歴

岡 志郎(おか しろう)

岡志郎先生(広島大学病院)
所属
広島大学病院 消化器•代謝内科 診療准教授
学歴・職歴
平成6年3月  広島大学医学部医学科 卒業 平成6年5月〜 広島大学医学部附属病院医員 (研修医) 平成7年4月〜 広島市立安佐市民病院 研修医 平成7年10月〜広島大学医学部附属病院医員 (研修医) 平成8年4月〜 済生会呉病院 (内科) 医師 平成11年4月〜 木阪病院 (内科) 医師 平成12年4月〜 広島大学医学部附属病院 光学医療診療部医員 平成13年4月〜 河村病院 (内科) 医師 平成14年4月〜 広島大学病院 光学医療診療部医員 平成20年1月〜 広島大学病院 光学医療診療部助教 平成21年1月〜 広島大学病院 内視鏡診療科助教 平成24年7月〜 広島大学病院 内視鏡診療科診療講師 平成28年4月〜 広島大学病院 消化器•代謝内科講師 平成29年10月〜 広島大学病院 消化器•代謝内科診療准教授
学位
医学博士(広島大学3803号 平成16年7月22日) 学位論文「Clinical and molecular pathologic features of colorectal serrated adenoma」
受賞
平成17年 第15回日本消化器内視鏡学会学会賞 平成23年 第20回欧州消化器病週間 (UEGW2011) Best Poster Award 平成24年 第21回欧州消化器病週間 (UEGW2012) Oral Free Paper Prize, Travel Grant 平成25年 第26回日本消化器病学会奨励賞 平成26年 大腸癌研究会最優秀論文賞(2015年度) 平成29年 日本消化管学会最優秀サイテーション賞 平成29年 平成28年度広島大学病院論文賞 最多論文賞 平成30年 2017年度Digestive Endoscopy Reviewer Award 平成30年 平成30年度日本消化器内視鏡学会学会賞

登壇者略歴

齋藤宏章 (さいとう ひろあき)

齋藤宏章先生(仙台厚生)
所属
仙台厚生病院 消化器内科 医師 福島県立医科大学 放射線健康管理学講座 博士課程大学院 内科認定医、カプセル内視鏡学会認定医
学歴
2015年東京大学医学部医学科卒。
職歴
2015年 北見赤十字病院にて初期研修後、2017年より仙台厚生病院消化器内科で勤務。 2019年 福島県立医科大学医学部博士課程入学。 消化器病、内視鏡診療に従事し、大学院では主に被災地域でのがん検診の実態に関する研究を行う。 2017年秋よりAIMと内視鏡とAIの研究に参加。

引地 拓斗(ひきち たくと)

所属
福島県立医科大学附属病院 内視鏡診療部 部長 兼 准教授 福島県立医科大学大学院 医学研究科 消化器内視鏡学分野 主指導教員
学歴
1995年3月 福島県立医科大学医学部 卒業
職歴
1995年5月 福島県立医科大学医学部附属病院 第二内科 研修医 2003年4月 福島県立医科大学医学部 内科学第二講座 助手 2005年11月 福島県立医科大学附属病院 内視鏡診療部 助手 2006年8月 福島県立医科大学附属病院 内視鏡診療部 副部長・助手 2007年4月 福島県立医科大学附属病院 内視鏡診療部 副部長・助教(名称変更) 2009年6月 福島県立医科大学附属病院 内視鏡診療部 副部長・講師 2015年4月 福島県立医科大学附属病院 内視鏡診療部 部長・准教授~現在に至る (2015年5月22日:福島県立医科大学大学院医学研究科 消化器内視鏡学分野 主指導教員~現在に至る)

多田 智裕(ただ ともひろ)

所属
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
学歴
1996年3月 東京大学医学部医学科卒業 2005年3月 東京大学大学院外科学専攻卒業
職歴
1996年6月 東京大学医学部付属病院 外科 1997年6月 国家公務員共済組合虎ノ門病院 麻酔科 1999年12月 東京都教職員互助会三楽病院 外科 2001年6月 東京大学医学部付属病院 大腸肛門外科 2005年4月 東葛辻仲病院 外科 2006年7月 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院長 2012年3月 東京大学医学部付属病院 大腸肛門外科学講座 非常勤講師 2017年9月 株式会社AIメディカルサービス 代表取締役CEO [banner_end] [post_title] => [イベントのご案内] 医師向け無料オンラインセミナー「内視鏡診療の今後の可能性 〜内視鏡AIと最新ESD〜」 [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e3%82%a4%e3%83%99%e3%83%b3%e3%83%88%e3%81%ae%e3%81%94%e6%a1%88%e5%86%85-%e5%8c%bb%e5%b8%ab%e5%90%91%e3%81%91%e7%84%a1%e6%96%99%e3%82%aa%e3%83%b3%e3%83%a9%e3%82%a4%e3%83%b3%e3%82%bb%e3%83%9f [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2021-09-30 15:02:05 [post_modified_gmt] => 2021-09-30 06:02:05 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=891 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [7] => WP_Post Object ( [ID] => 749 [post_author] => 6 [post_date] => 2021-07-06 18:32:17 [post_date_gmt] => 2021-07-06 09:32:17 [post_content] => 2021年6月18日~6月19日に開催されました第27回日本遺伝性腫瘍学会学術集会にて、株式会社AIメディカルサービス 代表取締役 CEO 多田智裕より内視鏡AIに関する報告を致しました。本会は第27回日本遺伝性腫瘍学会に所属されている先生方や、担当職員の方々に聴講いただきました。 本稿では「特別講演 世界に挑戦する日本の内視鏡AI―上部消化管疾患の早期発見と治療を目指して―」の多田の報告についてご紹介します。 [mokuji]

プログラム概要

特別講演 世界に挑戦する日本の内視鏡AI―上部消化管疾患の早期発見と治療を目指して―

【座長】石川秀樹先生(京都府立医科大学 分子標的予防医学)

登壇内容

[memberline] 株式会社AIメディカルサービス 代表取締役 CEO 多田智裕より、以下の内容をご報告致しました。

内視鏡AIの歴史

AIは昔から研究されてきた学問ですが、ディープラーニングという機械学習技術が発達したことにより飛躍的に発展し、三度注目を集めています。ディープラーニングは、人間のニューロン(神経細胞)の仕組みを模したシステムである、ニューラルネットワークがベースになっています。 AIの学習の過程において、従来は人間が特徴量を抽出しなければなりませんでしたが、ディープラーニングを用いた学習ではAIが特徴量を自動的に捉えて学習することが可能になり、画像認識能力においては、2015年にはAIの画像認識能力が人間のそれを超えました。 [caption id="attachment_754" align="alignnone" width="1140"]コンピューターによる画像認識性能の推移 コンピューターによる画像認識性能の推移[/caption] 多田が始めた内視鏡AIの研究は、自身が内視鏡医として2万例の内視鏡検査を実施する中で感じていた2つの課題に起因します。一つは早期胃がんの見逃しリスク、もう一つは胃がん検診の二次読影における、医師の内視鏡読影量の負担です。 胃がんは早期で発見・治療することができれば、進行した場合に比べ5年生存率が大幅に上昇しますが、背景の炎症に紛れてわかりにくいことが多い疾患です。多田は、日々飛躍的に進化しているAIの技術を応用すれば、これらの課題を解決できる可能性を感じましたが、当時上部消化管を対象にした内視鏡AIの研究がおこなわれているという情報はなく、がん研有明病院の平澤俊明先生らと研究を始めました。

内視鏡AIの開発プロセスと実績

2021年6月現在、下部消化管の領域では2019年より薬事承認を取得した内視鏡AIが複数のメーカーより発売されていますが、上部消化管及びカプセル内視鏡の領域では製品化されているものはありません。なお、内視鏡AIが製品化されるまでのプロセスは、大きく分けると以下の6工程に分類されます。 ①教師データ収集 ②アノテーション ③プロトタイプ開発 ④製品開発 ⑤性能評価試験 ⑥薬事申請 株式会社AIメディカルサービスでは、全国の医療機関と共同研究を実施し、お預かりした内視鏡検査動画・画像をもとにプロトタイプのAIを開発、更に研究結果を論文化して効果検証を行っています。現在、40本の論文を発表しており、その一部を紹介しました。

Application of Convolutional Neural Networks in the Diagnosis of Helicobacter pylori Infection Based on Endoscopic Images(七條智聖先生/大阪国際がんセンター/EBioMedicine/2017)

Application of Convolutional Neural Networks in the Diagnosis of Helicobacter pylori Infection Based on Endoscopic Images(七條智聖先生/大阪国際がんセンター消化管内科/EBioMedicine/2017) ヘリコバクター・ピロリ(以下、H.pylori)感染は胃がん発症の主要な原因として挙げられています。上部消化管内視鏡検査はH.pylori感染の診断に有用です。しかし、内視鏡所見から診断するためには時間をかけ修練する必要があります。内視鏡医の熟練度により診断精度に差が出るケースもあり、これまで課題とされてきました。このような課題の解決を目指し、本研究では胃内視鏡画像を機械学習させたAIによるH.pylori感染診断について検証しました。 (本論文のサマリーはこちら

Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images.(平澤俊明先生/がん研究会有明病院/Gastric Cancer/2018)

Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images.(平澤俊明先生/がん研究会有明病院/Gastric Cancer/2018) 上部消化管内視鏡検査では、胃がん診断の偽陰性率が4.6-25.8%であると言われています。胃がんのほとんどが萎縮性粘膜から生じることや、早期病変は背景粘膜との区別が難しいことが多く、特に経験の浅い内視鏡医は見逃しやすいケースがあります。このような課題の解決を目指し、本研究では胃がんの内視鏡画像を機械学習させたAIによる胃がんの病変検出力を検証しました。 (本論文のサマリーはこちら

Diagnostic outcomes of esophageal cancer by artificial intelligence using convolutional neural networks(堀江義政先生/がん研有明病院(当時)/Gastrointestinal Endoscopy/2019)

Diagnostic outcomes of esophageal cancer by artificial intelligence using convolutional neural networks(堀江義政先生/がん研有明病院(当時)/Gastrointestinal Endoscopy/2019) 初期の扁平上皮がんは白色光(white-light imaging;以下、WLI)のみでの内視鏡診断が難しく、ハイリスク患者のスクリーニングに好ましいとされるヨード染色は胸痛や不快感、処置時間の増加などの問題があります。NBI(Narrow-band imaging;狭帯域光観察)は医師が実施しやすく患者への負担が少ないなど、ヨ―ド染色よりも優れた点があります。しかし、経験の浅い内視鏡医が使用した場合、食道扁平上皮がんの検出が十分でないケースが指摘されています。このような課題の解決を目指し、本研究では食道がんの内視鏡画像を機械学習させたAIによる食道がんの病変検出力を検証しました。 (本論文のサマリーはこちら

今後の展望・結語

内視鏡AIの未来 今後の展望については、現在開発中である胃癌鑑別AI(※現時点では薬事未承認の技術です)等の製品化に向けた取り組み、保険収載に向けた取り組み、日本発の内視鏡AIの海外展開などについてお伝えし、結語として以下の様にまとめました。

結語

・AIをどう開発するかではなく、AIの社会実装のステージへ AIとどの様に一緒に働くのかを考え始める時代へ ・内視鏡AIは研究によっては専門医と同等かそれ以上の結果が出ているものもあるが、まだまだできないことがある ・内視鏡AIは日本発の海外への展開できる可能性がある医療機器 [banner_end] [post_title] => [登壇報告]第27回日本遺伝性腫瘍学会学術集会 [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e7%99%bb%e5%a3%87%e5%a0%b1%e5%91%8a%e7%ac%ac27%e5%9b%9e%e6%97%a5%e6%9c%ac%e9%81%ba%e4%bc%9d%e6%80%a7%e8%85%ab%e7%98%8d%e5%ad%a6%e4%bc%9a%e5%ad%a6%e8%a1%93%e9%9b%86%e4%bc%9a [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-03-04 16:18:58 [post_modified_gmt] => 2022-03-04 07:18:58 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=749 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [8] => WP_Post Object ( [ID] => 722 [post_author] => 6 [post_date] => 2021-06-28 13:31:08 [post_date_gmt] => 2021-06-28 04:31:08 [post_content] => gastroA onlineでは内視鏡医の先生方に役立つ情報を中心に、情報を発信しています。今回は内視鏡アトラスの発信など広く内視鏡医の成長に寄与され、日本の内視鏡をリードするがん研有明病院 上部消化管内科 胃担当部長 平澤俊明先生に、内視鏡診断および内視鏡AIに関するインタビューをさせていただきました。 [mokuji]

属人化が目立つ内視鏡診断の現場

今の内視鏡診断で問題に感じられているようなことはありますか?

胃がんの診断が内視鏡医の経験に依存してしまっていることだと思います。胃がんの病変診断は消化器官系の中でも特に難しく、理論や治療の仕方を理解できたからといって即座にできるようにはなりません。だからこそ、内視鏡医は数多くの現場を経験することで一人前になれるのです。このように、現状の内視鏡診断では、熟練医と若い内視鏡医の間にある経験の差を埋めることが難しいという問題があると考えています。そこで、多田先生から「人工知能の技術を使って、その経験差を埋められないか」というお話を伺い、内視鏡AIに興味を持つようになりました。

内視鏡AI研究を始めたきっかけ

初めて「内視鏡AI」という言葉を聞いたときにどのような感想を抱きましたか?

そうですね、多田先生とお会いしているうちに関心が高まりましたが、当時は「何か面白いおもちゃができるような感覚」でした。内視鏡医である私は人工知能に関する知識が一切ありませんでしたし、当時は内視鏡AIについて研究をしている論文もほとんどなかったので、どのようなものが今後できるのか全くイメージが湧きませんでした。

内視鏡AIに対する期待はいつごろから生まれましたか?

2018年に初めて内視鏡AIに関する論文を執筆してからですね。それまでは、正直「良いものができれば」くらいの気持ちでした。しかし、執筆した論文の反響が想像以上に大きかったことで内視鏡AIを求める声が実際の医療現場でも多いことが分かり、内視鏡AIに潜在的な魅力を感じるようになりました。

研究をされていて難しかったこと、苦労したことはありますか?

時間はかかりましたが、研究自体は順調に進んだのではないかと思います。もし一つ挙げるとすれば、内視鏡AIを広く医師に使ってもらうために製品化を進めていく中で必要だった、独立行政法人医薬品医療機器総合機構(PMDA)との交渉です。2014年(平成26)に政府の成長戦略の一環として、健康・医療産業の創出と活性化が発表され、薬事法が改正されました。PMDAはそのような流れのなかで、医薬品・医療機器・再生医療等製品の安全性を図り、薬事審査の迅速化に向け、創設されました。しかし、このPMDAとの交渉の壁がとても高かったんです。特に、通常の医師では全く関与しない「実際のプロダクトをつくり、それを商品ベースにまで落とし込むフェーズ」が最も苦戦しました。 [caption id="attachment_727" align="alignnone" width="862"]平澤俊明先生(がん研有明病院上部消化管内科 胃担当部長) 平澤俊明先生(がん研有明病院上部消化管内科 胃担当部長)[/caption]

内視鏡AIが医師に受け入れられるように研究を進めていく

今後、内視鏡AIについてどのようなことを期待していますか?

内視鏡AIが現場の医師に受け入れられることですね。内視鏡AIが医療における先駆的な取り組みの一つであることは間違いありません。しかし、実際の現場で広まるかどうかは別の話です。現場の医師は、医療機器を使う際に、使用している機器が治療に役に立っているという実感に加えて、コストパフォーマンスとそれを使った方が治療をスムーズに検査できるという安心感を常に求めています。つまり、医師が内視鏡AIを使いたい気持ちを持てるかどうかが勝負の分かれ目になりますね。 このような環境の中で、私は今まで以上に内視鏡AIが実際の医療現場で役に立つエビデンスを導きたいですね。先ほど述べた通り、内視鏡AIをはじめとした医療機器が医師の間で受け入れられるには機器を診断に導入する上での費用対効果を定量的に示すことが最重要になります。だからこそ、この分野の研究には注力をしていくつもりです。 AIMには世界を股にかけて新しい市場を切り開いて欲しいですね。AIMは創業間もないこともあり、オリンパスや富士フイルムを中心とした競合先にはないスピード感があると思っています。だからこそ、誰よりも早く製品を市場に出し、医師からの反響を得ながら製品の機能を修正していくサイクルが作れると感じています。

内視鏡診断の発展のため若手医師の教育に貢献

平澤先生の今後の目標を教えてください

内視鏡診断の発展に貢献することですね。内視鏡診断は、医師の経験に診断が依存してしまうことで、若い医師の教育に時間がかかるという課題を抱えています。 そこで、私は若い内視鏡医向けに、内視鏡診断をわかりやすく、かつ実感を持って学べるように資料を作成し、発信する取り組みをはじめました。それが2013年から開始している「内視鏡アトラス」と呼ばれるメールマガジンです。2016年に書籍を出版したこともあり、今ではメールマガジンの読者は1,400人を超えるまでになりました。今後は、このような情報発信プラットフォームをさらに利用できるのではないかと考え、若い世代が内視鏡教育を受けやすいように、動画を用いた内視鏡診断の解説を行っていきたいと考えています。 従来までの資料を用いた解説では、伝えられる情報量が静止画に収まってしまいます。しかし、動画を用いることで一度に伝えられる情報量が増え、内視鏡医療の解説をより現場感をもって行えると考えています。このような形で、内視鏡医療の発展に貢献することができればなと思っています。 [banner_end] [post_title] => 「内視鏡診療の発展に貢献、内視鏡AIがもたらす可能性」平澤俊明先生(がん研有明病院 上部消化管内科 胃担当部長) [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e3%82%a4%e3%83%b3%e3%82%bf%e3%83%93%e3%83%a5%e3%83%bc%e3%80%8c%e5%86%85%e8%a6%96%e9%8f%a1%e8%a8%ba%e7%99%82%e3%81%ae%e7%99%ba%e5%b1%95%e3%81%ab%e8%b2%a2%e7%8c%ae%e3%80%81%e5%86%85%e8%a6%96%e9%8f%a1 [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-01-11 18:22:51 [post_modified_gmt] => 2022-01-11 09:22:51 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=722 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) [9] => WP_Post Object ( [ID] => 710 [post_author] => 6 [post_date] => 2021-06-25 19:22:21 [post_date_gmt] => 2021-06-25 10:22:21 [post_content] => 内視鏡医であり、株式会社AIメディカルサービス(以下、AIM)の創業者・代表取締役CEOでもある多田智裕が語る、AIMの創業秘話「内視鏡AIの過去と未来」。今回は、内視鏡AIのプロトタイプを製品化する上で立ちはだかった困難についてご紹介致します。 [mokuji]

会社拡大のために必要だった”資金のカベ”

2018年当時、AIMは自己資金のみで経営していました。当時は資金が限られていたため、内視鏡AIを作るために必要な教師データである内視鏡画像・動画を集めるために、共同研究に参画いただいた医療機関様には、施設の研究費で録画用の機械を購入いただいておりました。当時ご協力いただいた医療機関様には、感謝してもしきれません。 しかし、今後製品化に向けて研究・開発を進めていく上で、これからかかる費用を自己資金だけでまかなうことは到底できなかったため、資金を調達する必要がありました。そこで資金調達に向けて動き始めたのですが、AIMは埼玉で創業したスタートアップでしたので、まずは埼玉県に申請し、5,000万円の資金を助成していただくことになりました。 同時に、投資家向けの交渉も行いました。癌の早期発見を支援するというプロダクトでしたので、投資家からの反応は良く、話を聞いていただけないということは全くなかったので、大変ありがたく感じておりました。その結果、Forbes Japan「JAPAN's MIDAS LIST(日本で最も影響力のあるベンチャー投資家ランキングBEST10)」で2017年に第1位を受賞されたベンチャーキャピタリスト・村田祐介様を経由して、インキュベイトファンド様から10億円の出資をしていただくということになりました。当時、インキュベイトファンド様の最大出資額が5億だと伺っており、最大限評価していただいた金額だったと考えています。

医療機器を上市するために必要な”治験のカベ”

[memberline] そのようなご縁やみなさまのご協力もあり、資金的な課題は解決することができたので、薬事承認を取得し臨床現場で使える形にするための私たちのチャレンジが、本格的にスタートしました。臨床現場で使える医療機器を開発するためには薬事承認を取得する必要があり、これに向けては様々な乗り越えなければならない課題がありました。 まず、薬事承認にかかるコストの問題がありました。内視鏡AIはAI医療機器という形で分類されており、当時の法規制において内視鏡AIの上市には治験が必要でした。しかし、10億円以上の資金を出資いただいたとはいえ、治験を行うとなると数億円規模の費用がかかりますし、実際に治験を行ったとしてもうまくいかなければ製品を出すことができないため、この頃は、どのような形であれば製品を最短で医療現場に出せるのかを模索する時期でした。 治験を避けるために、非医療機器を開発する案もありました。集めた内視鏡画像・動画を活用し、内視鏡非専門医向けの教育用ツールを開発できれば、医療機関で需要があるのではないかと考えましたが、一方で採算を取ることが難しく、最終的には医療機器の承認取得を目指すという方向に決めました。

臨床現場で役立てるために必要な”AIの精度のカベ”

2018年、静止画で6㎜以上の胃癌であれば98%検出できるという論文を、平澤先生から発表していただきました。(関連記事:[論文サマリー]AIを活用した内視鏡画像診断システムの開発 / がん研究会有明病院 平澤俊明先生(Gastric Cancer・2018年)) しかし、臨床現場で撮影される内視鏡画像は、必ずしも研究で利用したようなきれいな画像ではありません。また、静止画ではなく動画、つまり内視鏡検査中にリアルタイムで判定する内視鏡AIの場合は、そもそも静止画で判定した時と同じような精度を出すことが難しいという状況でした。静止画で教育したプログラムで動画を判定すること自体に限界を感じたため、私達は静止画による内視鏡AIの教育を止め、大量のハイビジョンの動画による研究・開発を行うことにしました。精度が高い製品の開発にあたっては多種多様な種類の動画が必要だったため、100施設以上(2021年6月現在は113施設)の医療機関と共同研究を結ばせていただきました。

内視鏡AIを医療者の元に

内視鏡AIの可能性は多岐に渡りますが、内視鏡医の身で考えると大きく3パターンの可能性がありました。胃がんを検出する内視鏡AI、胃がん検診の二次読影で使えるようなクラウドサービス、そして検出した病変を鑑別する内視鏡AIです。いずれの案も臨床現場で役に立つと考えていましたが、外部からの期待や採算のことを考慮し、一番早く製品化が見込めそうな「検出した病変を鑑別する内視鏡AI」が最も開発が進んでいます。企業として、資金を出資頂いているのですから、医療界への貢献に加え、株主への価値提供も早く出さなければいけません。 先ほど”治験のカベ”があると申し上げましたが、PMDAとの面談を重ね、治験を行わず薬事申請をできる道があることがわかっています。これまで、いくつもの”カベ”がありましたが、ここにきてようやく医療者の手元に内視鏡AIを提供できる可能性が見えきたのです。 [banner_end] [post_title] => [内視鏡AIの過去と未来] AIメディカルサービス創業秘話~内視鏡AI製品化の"カベ"とは?~ [post_excerpt] => [post_status] => publish [comment_status] => closed [ping_status] => closed [post_password] => [post_name] => %e5%86%85%e8%a6%96%e9%8f%a1ai%e3%81%ae%e9%81%8e%e5%8e%bb%e3%81%a8%e6%9c%aa%e6%9d%a5-ai%e3%83%a1%e3%83%87%e3%82%a3%e3%82%ab%e3%83%ab%e3%82%b5%e3%83%bc%e3%83%93%e3%82%b9%e5%89%b5%e6%a5%ad%e7%a7%98-5 [to_ping] => [pinged] => [post_modified] => 2022-03-04 16:19:08 [post_modified_gmt] => 2022-03-04 07:19:08 [post_content_filtered] => [post_parent] => 0 [guid] => https://ai-ms.com/online/?p=710 [menu_order] => 0 [post_type] => post [post_mime_type] => [comment_count] => 0 [filter] => raw ) ) [post_count] => 10 [current_post] => -1 [in_the_loop] => [post] => WP_Post Object ( [ID] => 1873 [post_author] => 104 [post_date] => 2021-12-08 18:16:07 [post_date_gmt] => 2021-12-08 09:16:07 [post_content] => 2020年代は、AIの医療現場での社会実装がより加速していくものと予想されます。本記事では、内視鏡AIの概要から、内視鏡AIに関する主要論文、さらにAI(人工知能)に関する基礎知識について解説いたします。 [mokuji]

1. 内視鏡AIとは

内視鏡AIとは、AI(人工知能)が得意とする画像診断の技術を内視鏡に応用し、AIによる医師の診断支援を行うシステムの総称です。内視鏡AIは、医療現場での医師の負担を軽減する技術として、また内視鏡医療の均てん化を実現する技術として期待されています。
※内視鏡とは 内視鏡とは、人体の内部を直接映像でみることができる、光学系を内蔵した最先端医療機器です。内視鏡には、細長い管形状をしているものから、最近ではカプセル型などがあります。先端には撮影用のカメラと治療用器具が出し入れができる穴があり、検査のみならず治療を行うことができます。
内視鏡   【オンデマンド動画】胃がん内視鏡AIの研究成果、医師による講演動画集

2. 内視鏡の歴史

Endscopeという用語を初めて用いたのは、パリの泌尿器科医デソルモ(Desormeaux)で、1853年にアルコールとテレピン油混合液を燃料とした光源を用いた尿道・膀胱鏡を開発しました。これを用いて1868年にクスマウル(Kussmaul)が硬性胃鏡を開発したのが、消化器内視鏡の原点だと言われています。これらの硬性鏡は、1952年に英国のホプキンス(Hopkins)が広く明るい視野を得られるロッドレンズ式のものを開発したことで、ほぼ現在使用されている内視鏡の原型が完成しました。1990年代以降は、内視鏡外科手術のニーズにこたえる形で細径化が進んでいます。 一方、軟性鏡は、ドイツの医師シンドラー(Schindler)が30度ほど屈曲可能な軟性胃鏡を1932年に開発したのが始まりです。その後1950年に東京大学とオリンパスの協力により、カメラを胃に入れて撮影する「胃カメラ」が開発されました。1956年には、ガラス繊維を束ね、屈曲可能で十分な光量を有するファイバースコープがハーショヴィッツ(Hirschowitz)により発明され、これにより理論的に全消化管の観察が可能となりました。更に1983年には、先端に固体撮像素子(CCD)を内蔵した電子内視鏡が開発され、電子技術の飛躍的発達にも助けられ短時間に性能が向上、急速に普及しました。外見上はモニター画面に映し出される画像をみるという特徴を有しますが、画像を電気信号として捉えることで、様々な発展の可能性を有しています。1990年代後半には、挿入時の苦痛を大幅に低減するワイヤレス型のカプセル内視鏡も登場しました*1。 世界地図 また日本は欧米に比べて胃がん患者数は多く、内視鏡技術においては日本が世界をリードしており、内視鏡検査の際に用いられるスコープは世界ではほどんど日本製のものが使われており、内視鏡は日経メーカー3社(オリンパス、富士フィルム、ペンタックス)の3社が世界シェア70%を誇っています*2。 内視鏡AIの分野では、現役内視鏡医が創業したAIメディカルサービス(本メディア運営元)が、世界初となる胃がん人工知能拾い上げ論文が「Gastric Cancer誌」に、ピロリ菌AI診断論文が「EBioMedicine誌」に掲載されたのを皮切りに、数多くの世界初となる論文を発表しています。
*1: H17特許庁特許出願技術動向調査報告書 内視鏡(加工) *2: H27特許庁特許出願技術動向調査報告書 内視鏡(加工)

3. 内視鏡関連学会

多数の内視鏡関連学会が存在しており、内視鏡医療の向上に大きく寄与しています。主な取り組みとしては、総会やシンポジウム、地域ごとの支部例会の開催など、日本全体のみならず各地域渡り活動しています。 (順不同) 日本消化器内視鏡学会 日本内視鏡外科学会 日本産科婦人科内視鏡学会 日本消化器内視鏡技師会 日本呼吸器内視鏡学会 日本胃癌学会 日本消化器病学会 日本消化器関連学会機構 日本消化器がん検診学会 など

4. 内視鏡AIが研究されている背景と理由

内視鏡医の現場と課題

先述にもあった通り、日本の内視鏡技術は世界でトップクラスです。通常の内視鏡検査では、患者の胃の中を直接医師が確認する一次読影と、一次読影中に撮影した数十枚の静止画像のダブルチェックを行う二次読影があります。この仕組みにより日本の内視鏡医療は非常に高い水準にあります。その反面、この二次読影は医師にとって負担となります。医師1人あたり1回で約3,000枚の画像をチェックします。命に関わるチェックですから、医師の肉体的そして精神的な負担は想像に難くありません。 また早期胃がんは熟練の専門医でも発見が難しい上、ステージが上がることによる生存率の低下が著しい病気です。一説によると早期胃がんの見逃しは5-26%程度という報告があります*。早期ステージの発見がとても重要です。 これら内視鏡医療現場の課題を解決する手段として期待されているのが、内視鏡AIなのです。
*Hosokawa et al. Hepatogastroenterology. 2007 ;54(74):442-4.

内視鏡AIの登場

現在のAI(人工知能)が得意とする分野を考えると、内視鏡との相性が良いことがわかります。AIの躍進を支えている深層学習(ディープラーニング)は、数多くのブレイクスルーをもたらし、現代のAI開発には欠かせないものとなっています。AIが得意とする画像認識の分野も同様です。 [コラム]AIに革新をもたらした深層学習とは? ディープラーニング 深層学習(ディープラーニング)の登場により、AIの画像認識能力は人間の能力を上回り、臨床現場における内視鏡AIの有効性を検証する論文が数多く発表されています。 内視鏡AIは2020年代より社会実装フェーズに入り、消化管下部の大腸AIの製品化に始まり、胃などの上部消化管の製品が間もなく実現すると見込まれています。内視鏡AIでは、「病変の検出」「病変の鑑別」「病変範囲の判定」をリアルタイムに支援することで、がんの早期発見の感度を向上させ、内視鏡医療の均てん化を実現することを目指しています。

内視鏡AIに関する論文集

内視鏡AIに関する論文は数多く発表されています。gastroAI onlineでは、最新の内視鏡AI論文のサマリー記事を掲載していますので、ぜひご覧ください。以下に、世界初となる論文をいくつかご紹介いたします。 ● AIを活用した内視鏡画像診断システムの開発/がん研究会有明病院 平澤俊明先生(Gastric Cancer・2018年)CNNを用いた動画からの胃がん検出 / がん研有明病院 石岡充彬先生 (Digestive Endoscopy・2019年)AIを活用した食道がんの診断支援システムの開発 / がん研有明病院 堀江義政先生(Gastrointestinal Endoscopy・2019年)CNNによる食道および食道胃接合部腺癌の検出 / 大阪国際がんセンター 岩上裕吉先生(Journal of Gastroenterology and Hepatology・2020年)食道扁平上皮癌発見のための人工知能システムの有用性(病変が見逃されたシチュエーションでの評価) / 大阪国際がんセンター 脇幸太郎先生(Digestive Endoscopy・2021年) *gastroAI online > 論文サマリー集

参考

この動画では、株式会社AIメディカルサービスのCEOであり医療法人ただともひろ胃腸科肛門科の理事でもある多田智裕が「内視鏡AIの過去と未来」に関して解説しています。 動画リンク:AIメディカルサービス創業秘話「内視鏡AIの過去と未来」 AIM創業秘話

5. AI(人口知能)とは

AIとは

AI(人工知能)とは、人間の知能が持つ機能を実行することが可能なコンピュータシステムの総称と言えますが、定義はまだ明確には定められておらず、研究者によって様々な解釈があります(以下図表参照)。 AIにも種類が存在しており、特定の領域に特化した“特化型AI”と、人間と同じように様々な処理ができる“汎用型AI”があります。さらに単純作業しかできない“弱いAI”と複雑なものの処理ができる“強いAI”に分類することができます。 コラム:[コラム]「難解な数式を一切使わないで理解できる」AIの仕組み AIとは
※参照元:総務省|平成28年版 情報通信白書|人工知能(AI)とは

AIの歴史

これまでAI研究の歴史には、3回のブームがありました。第一次ブームは1960年代にまでさかのぼります。その後第二ブームを経て、深層学習(ディープラーニング)というAIにブレイクスルーをもたらした技術が誕生したのが第三次ブームです。現在私たちは、この第三次ブームの真っ只中にいます。 [コラム] AI(人工知能)とは?定義や歴史を解説 AI歴史

AIのアルゴリズム

アルゴリズムはよく耳にはする単語ですが、その実態はまだ解明されていません。的確な日本語も存在しませんが、「計算手順」「手続き」と言い換えられます。AIが機械学習を行う上で、大量のデータをインプットし処理します。その際にAIがどのように処理方法を示した手順がアルゴリズムです。アルゴリズムをプログラミング化することで、そのプログラムを実行すればだれでも同様の処理を行うことができます。この「だれでも行うことができる」ということが、AIが様々な分野での貢献が期待される点です。 AIのアルゴリズムには大きく分けて3つあります。
  • 分類:データの中から指定したものとそれ以外で分ける
  • 回帰:過去の学習から結果を推測する
  • クラスタリング:データの中から似ているデータ同士でグループ分けする
AIの基礎となるアルゴリズムは、AIを理解する上で重要ですので詳細はまた別の記事にて触れたいと思います。 [コラム]「難解な数式を一切使わないで理解できる」AIの仕組み

AIと機械学習

機械学習について

先ほども触れましたが、機械学習とはAIが「自分で学習できること」です。この機械学習のおかげでAIはより高度な知能を持つことができました。 機械学習は大きく分けて3つ、「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」があります。教師あり学習とはAIに正解のデータを教え、与えられてデータに対して世界をだすことができるようになります。簡単に言えば、問題に対して正解の解答を出すことができるように学習することです。そして教師あり学習では迷惑メールかどうか判断する“識別”と天気予報などに利用される“回帰”ができるようになりました。 反対に教師なし学習とは大量のデータを学習した後に入力されたデータが正解かどうかを判断させることが教師なし学習です。教師なし学習の代表に“クラスタリング”があります。大量のデータをAIに入力して、そのデータの中から特徴ごとにグループ分けをさせることができるのがクラスタリングです。例として、大量の写真の中から犬が映っているグループ、写真の中に3人映っているグループのように分けることです。 また、強化学習とはAIが出した解答に点数を付け評価し、どの解答が一番良い解答か判断させる学習です。例えば、迷路のようにゴールへのルートは一つではないものに対して、ゴールへのルートごとに点数を付けて、どのルートが一番効率が良いか、ゴールまで少ない労力でゴールできるか判断させる学習です。 これらの機械学習のおかげで顔認証システムやおすすめ機能が今使われています。

深層学習(ディープランニング)について

先ほども触れましたが、深層学習はAIが元々苦手だったモノの認識を可能にしました。深層学習は、人間の脳と同じように考えるニュートラルネットワークというアルゴリズムが基になっており、そのおかげでAIは人間と同じように画像や映像を認識できるようになりました。音声認識機能も、その深層学習が活用されている一例です。 [コラム] AIに革新をもたらした深層学習とは?

AIと倫理

AIと倫理が注目を浴びたのは、2020年のGoogleのよるAI倫理研究者の解雇です。AIに関する倫理問題を上層部に対して指摘したところ、意見の食い違いがあり解雇され世間の注目を浴びました。 AIと倫理で何が一番問題視されているか、それはAIが持つ“偏り”です。機械学習の途中でAIに入力されたデータをAIがどう認識しているのかという偏りです。実際にAmazonの採用システムに搭載されていたAIシステムが履歴書を見て、「女」関連の単語が出てきたらそれに対してマイナス的な評価を付け、結果的に男性ばかりが良い評価になっていて性差別になってしまいました。 また、他には責任問題が挙げられます。例えばAIを搭載した自動車が事故を起こした場合その責任は車の販売元企業にあるのか、運転した運転者なのか、AIを開発したプログラマーなのか未だに結論が出ていない問題です。実際にAIを搭載した車が死亡事故を起こした例があるが、いずれも運転者の過失によるもので企業への追求は行われていません。ですが、近い将来に私たちはAIの成長につれ、これらの倫理問題について考えなくてはなりません。 【オンデマンド動画】胃がん内視鏡AIの研究成果、医師による講演動画集

6. 内視鏡AIに対する期待

医療現場へのAIの活用

AIは画像診断や疾患診断を強みとしていて、その強みを医療現場で活かす研究が今は盛んに行われています。例として画像診断を活かす医療AIに、内視鏡AIがあります。内視鏡に関しては、「病変の検出」「病変の鑑別」「病変範囲の判別」にAIの応用が期待されています。内視鏡AIの完成度は高く、そのレベルは内視鏡専門医と同等程度かそれ以上という論文も発表されています。 その他にも胸部X線画像やMRI/MRA画像にAIを活用し、効率的かつより正確な診断を支援するプロダクトが臨床現場に導入されつつあります。また医療報酬明細書などのバックオフィス系の業務は、長らく医療現場の負担となっている側面がありました。その業務をAIで自動化するという取り組みや、受診記録や処方記録、既往歴を分析し患者の病態を把握し、これから起こりえる疾患の予測をしてくれるAIも開発されています。 AI医療機器協議会の役割 〜AI医療機器が社会実装される時代に向けて〜

内視鏡AIに対する期待

先生方へのアンケート結果

2021年8月にAIメディカルサービスが、同社の共同研究先の医師(82名)に対して、上部内視鏡AIに関するアンケートを行いました。アンケート結果としては、内視鏡AIの導入以降に関する質問には、80.4%もの医師が5年以内の導入以降を示す結果となりました。理由として最も多かったのは、AIの結果を参照することで心理的安心感が得られることでした。このアンケート結果により、相談役として医師に安心感を与え、医療の均てん化や若手医師への教育への寄与ができるAIが求められていることが分かりした。 [調査報告]上部内視鏡AIに関する医師アンケート Part 1

著名な先生方へのインタビュー記事概要

当メディアでは、内視鏡AIについて内視鏡専門医の先生方へインタビューを行っています。様々な角度からご意見をいただいていますので、ぜひご覧いただければと思います。 [インタビュー]:https://ai-ms.com/online/interview/

7. 内視鏡AIに関するセミナー

過去の自社セミナー

AIメディカルサービスでは、内視鏡AIの理解促進のためオンラインセミナーを開催しています。内視鏡AIの研究を行っている先生方をお招きして、最新の研究成果を共有いただいております。 第1回セミナー 第1回目:第1回目セミナーのサマリー記事 第1回目は、「内視鏡AI導入による診療の未来像」について、順天堂大学医学部消化器内科教授の永原先生に座長をご依頼し、大阪国際がんセンター消化器内科の七條先生に基調講演をしていただきました。またAIメディカルサービスのCEOであり、ただともひろ胃腸科肛門科理事である多田も特別講演を実施し、後半パートでは永原先生と七條先生と多田の3名によるパネルディスカッションも行い、大盛況に終わりました。 第二回セミナー 第2回目:第2回目セミナーのサマリー記事 第2回目は「内視鏡診療の今後の可能性~内視鏡AIと最新ESD」をテーマに広島大学病院消化器・代謝内科の岡先生にご依頼しました。仙台厚生病院消化器内科の齋藤先生と福島県立医科大学付属病院内視鏡診療部の引地先生に基調講演をしていただき、弊社CEOの多田も特別講演を行いました。そして第1回目で好評だったパネルディスカッションを今回は4名で行いました。 今後もセミナーを開催予定ですので、ご興味のある方は本メディアの会員登録をお願いいたします。最新のセミナー情報に加えて内視鏡AIに関する研究情報をお届けいたします。 メディア会員登録をして最新のセミナー情報を受け取る

8. まとめ

医療現場におけるAIは、深層学習(ディープラーニング)の広まりとともに、2016年以降、医療データでの有効性を検証する研究開発が加速していきました。2020年代は医療現場への実装フェーズに移っていき、AIが得意とする分野と人間にしかできないことを組合わせて、医療を発展させていくことが求められます。 内視鏡AIの分野でも同様です。大腸におけるAIの活用から始まり、食道や胃などほか消化器での導入・活用も進むことでしょう。将来的には、内視鏡AIが病変の検出・鑑別・範囲解析をリアルタイムに支援することで、内視鏡医療の均てん化の実現が期待されます。 当メディアでは、内視鏡AIを中心とした内視鏡に関する最新情報を取り扱っていきます。弊社グループのみならず海外を含めた研究の情報、国内外の学会におけるAIに関する演題の情報等を発信することで、今後の内視鏡診療をより良いものにしていくために、内視鏡AIが「できること」「できないこと」「期待されていること」「懸念されていること」等についてお伝えしていきます。 定期的に情報発信しておりますので、ご関心をお持ちの先生は是非ご登録をお願い申し上げます。 https://ai-ms.com/online/register/

胃がん内視鏡AIの研究成果、オンデマンド配信

内視鏡AIに関する様々なセミナー動画をオンデマンドで配信中です。内視鏡AI研究に携わる医師による講演を、無料でご視聴いただけます(医師限定)。以下のフォームからご登録ください。ご登録いただいたメールアドレス宛に、以下の動画を閲覧できるリンクをお送りいたします。
  • 動画1:早期胃がんの内視鏡的視認性と内視鏡的AI開発(大澤博之先生)
  • 動画2:世界初の胃がん検出AI・鑑別AIの特徴(平澤俊明先生)
  • 動画3:内視鏡AIによる早期胃がん鑑別に関する基礎研究成果(堀内裕介先生)
  • 動画4:世界のAIによる胃がん検出・深達度診断(永尾清香先生)
  • 動画5:NBI拡大内視鏡検査における早期胃がん診断へのAI活用(上山浩也先生)
  • 動画6:H.pylori胃炎の鑑別に関するAIの有用性(七條智聖先生)
  • 動画7:内視鏡AI開発の現状とこれからの戦略(多田智裕)
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