validation analysis of usefulness for the diagnosis of pancreatic diseases using artificial intelligence

使用人工智能诊断胰腺疾病的有效性的验证分析

• 批准号: 21K15938
• 负责人: 桑原 崇通
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Aichi Cancer Center Research Institute
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K15938/
• 关键词: 人工知能; EUS; 膵癌; 膵嚢胞; deep learning; 膵臓; 超音波内視鏡

膵疾患に対するAIの作成を行った。１）膵嚢胞の良悪性鑑別AIに関しては多施設後ろ向きでデータを収集、約600症例を収集しAIを作成した、その結果良悪性の鑑別能は90%を有することが示された。現在同結果の論文を作成中である。２）膵腫瘍の良悪性鑑別AIに関しては単施設後ろ向きデータを収集約900例を収集し、AIを作成した。その結果良悪性の鑑別能は91%を有することが示され、英語雑誌（Endoscopy）に掲載された。３）多施設前向きでデータを収集する計画を立案中である。現在出口戦略としてデータを企業に有償提供し製品化を目指す計画を行っている。日本肝胆膵オンコロジーネットワークという研究団体を中心に計画を立案中である。全国から数千例のデータを収集し、真に有用で薬事承認されたAIを開発する予定である。４）その他、予備研究として多施設後ろ向き研究として、胆管狭窄症例の良悪性鑑別AIを作成し、その精度86%という結果を英語雑誌（scientific reports）に掲載された。また膵腫瘍に対したEUS-FNA検体の病理標本を自動解析を行うAIを行い、その精度が90%であることをアメリカの国際学会（DDW2023）で発表予定である。膵嚢胞を検出するAIを開発、その検出力が98%であることを国内学会（JDDW2022）で報告した。膵神経内分泌腫瘍の分化度を評価するAIを作成、その精度が90%有することを国内学会（日本膵臓学会2022）で報告した。上記学会発表したAIは順次論文作成する予定である。

The problem is AI. 1) The AI of good quality of cells is related to the collection of about 600 cases after multiple applications, and the AI of good quality of results is 90% of the total. Now with the results of the paper made in. 2) The AI for good selection is related to the collection of 900 cases after the implementation of the system. The results showed that 91% of the samples were identified by Endoscopy. 3) More forward projects are planned Now, the company is planning to provide products for sale. Japan's hepatobiliary disease center project Thousands of cases nationwide were collected, and the AI was established. 4) The AI for good discrimination of biliary stricture was established with an accuracy of 86% and the results were published in scientific reports. In addition, the pathological changes of EUS-FNA specimens for tumors can be automatically analyzed by AI, with an accuracy of 90%. This is determined by the International Society for Disease Control (DDW2023). 98% of the total output of the company was reported by the National Institute of Technology (JDDW2022). The AI for evaluation of the differentiation of neuroendocrine tumors was prepared with an accuracy of 90%. This report was published by the Japanese Academy of Sciences in 2022. The above table is prepared in advance.

项目成果

Deep learning analysis for the diagnosis of pancreatic cysts on EUS

EUS 诊断胰腺囊肿的深度学习分析

• 发表时间: 2021
• 作者: Sugimoto Y;Kurita Y;Kuwahara T et al.;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;Takamichi Kuwahara;Takamichi Kuwahara;Takamichi Kuwahara;桑原 崇通;Takamichi Kuwahara;桑原崇通;桑原崇通;桑原崇通;Takamichi Kuwahara;Takamichi Kuwahara
• 通讯作者: Takamichi Kuwahara

Usefulness of Deep Learning Analysis for the Diagnosis of Pancreatic diseases.

深度学习分析在诊断胰腺疾病中的作用。

• 发表时间: 2021
• 作者: Sugimoto Y;Kurita Y;Kuwahara T et al.;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;Takamichi Kuwahara;Takamichi Kuwahara;Takamichi Kuwahara;桑原 崇通;Takamichi Kuwahara
• 通讯作者: Takamichi Kuwahara

人工知能による膵嚢胞病変の検出と診断

利用人工智能检测和诊断胰腺囊性病变

• 发表时间: 2022
• 作者: Sugimoto Y;Kurita Y;Kuwahara T et al.;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生
• 通讯作者: 桑原崇通 原和生

Artificial intelligence analysis for the evaluation of PanNEN grading

PanNEN分级评估的人工智能分析

• 发表时间: 2022
• 作者: Sugimoto Y;Kurita Y;Kuwahara T et al.;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生
• 通讯作者: 桑原崇通 原和生

膵腫瘤診断AIの開発

胰腺肿瘤诊断人工智能的发展

• 发表时间: 2022
• 作者: Sugimoto Y;Kurita Y;Kuwahara T et al.;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生;桑原崇通 原和生
• 通讯作者: 桑原崇通 原和生