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肺末梢病変のEBUS画像を中心としたAIによる診断支援の実現性検討

检验使用 AI 进行诊断支持的可行性，重点关注周围肺部病变的 EBUS 图像

基本信息

批准号：
22K18185
负责人：
堀田尚誠
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Shimane University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18185/
关键词：
肺癌 AI 気管支鏡超音波 EBUS

项目摘要

肺癌の気管支鏡検査における末梢肺病変の確定診断率は、超音波プローブを用いる事により飛躍的に向上した。超音波画像から気管支と腫瘍の位置関係を明確にすることが可能となったためである。一方で、腫瘍が気管支内に露出していない場合は、超音波画像が得られていたとしても診断率は60%程度である。診断が不可能であった場合に、確証を持って再生検を行うには、腫瘍内部エコー所見が参考になる。超音波所見に関するこれまでの報告では、腫瘍内部エコー所見を3つのタイプ（6つのサブクラス）に分類し、末梢肺病変の良悪性を高確率で判別が可能である。このように気管支鏡で得られる超音波所見は診断の補助に非常に重要である。しかしながら、技術習得・精度にばらつきがあることから、AI（artificial intelligence）を用いることで超音波所見から良悪性を鑑別することを、容易にばらつきなくできないか検討する意義がある。よって、本研究でAI技術により、肺末梢病変の診断支援に利用できないか検討した。本年度は島根大学医学部附属病院　呼吸器・化学療法内科で過去に気管支鏡検査で得た末梢肺野病変の超音波所見を機械学習したAIを構築した。213症例を対象としAIを構築する事ができた。AIが超音波画像から、肺病変の良悪性を見極める正解率は８３.４％（臨床医　68.4%）であった。精度の向上が今後も望まれるが、超音波画像からでもAIを構築することで、良悪性の判断が可能であると考えられた。

Lung cancer is associated with peripheral lung disease, the diagnosis rate is confirmed, and ultrasound is used to determine the positive rate of peripheral lung disease. The ultrasonic portrait shows that the position of the branch of the tube is clear and that it is possible that it is possible to do so. In one side, the pipe branch was exposed and the ultrasonic portrait was obtained. The rate of breakage was 60%. It is not possible to close, make sure to regenerate the line, and make sure that the internal reference is not available. There is a possibility of poor accuracy in the diagnosis of poor health in patients with peripheral lung diseases, such as the reports seen by ultrasound, the classification of 6-month-old reports, and the classification of peripheral lung diseases. It is very important to know that what the ultrasound has seen is very important. In terms of accuracy, technical accuracy and accuracy, AI (artificial intelligence) is used to identify the quality of the ultrasound waves, and it is easy to understand the meaning of the ultrasound. In this study, AI technology and lung disease were used to support the use of medical equipment. This year, the Department of Respiratory Chemistry and Internal Medicine of the affiliated Hospital of the Department of Medicine, Department of Medicine, Lingen University has been diagnosed with peripheral lung disease and peripheral lung disease by the Institute of Ultrasound, Department of Mechanical AI. One hundred and twenty-three cases were diagnosed as having AI symptoms. The correct rate of AI ultrasonic portrait and lung disease were 83.4% (68.4%) and 83.4% respectively. Accuracy "upward" in the future, ultrasonic portraits, AI portraits, and good sex judgment may be tested.