胃透視検査（胃バリウム検査）でピロリ菌感染を判断するAI（人口知能: artificial intelligence）

チェス、将棋や囲碁はコンピューターが勝てない分野と思われていたのがつい数年前。

AI（人口知能: artificial intelligence）の進歩スピード

チェスの世界チャンピオンがコンピューターに敗れ

将棋もコンピューターが勝つ時代になり

最後の砦と思われていた囲碁でしたが、

人口知能AlphaGoが人類最強といわれている棋士、柯潔との三番勝負で3戦全勝と圧勝したのが、つい1年前です。

AI（人口知能: artificial intelligence）は驚くべきスピードで発達してきています。

2045年頃、いまから20年少しで、「シンギュラリティ」（技術的特異点）に達して、AIは人の知能を越すともいわれています。

パターン認識には異常な強さを発揮するAIですが、

0から1は生み出さないAIに全てができるわけではありません。

クリエイティブな仕事、チームを作るなど、

ヒトの能力が必要とされる分野は多々あり、

シンギュラリティは来ないのではないかと

私は希望的観測をもっています。

医療とAI（人口知能: artificial intelligence）

各分野でAIが活用されるようになるのは当然のことです。

医療の分野も例外ではありません。

画像のパターン認識は、AI（人口知能: artificial intelligence）が得意とする分野です。

CTや病理検査など、画像診断の分野では

すでにAIがエキスパートドクター並の

診断を下している報告があります。

消化器の分野でも

がんセンターを中心として内視鏡診断における

AI活用が研究されています。

胃カメラ大腸カメラとAI

将来的には、胃カメラ大腸カメラ時に、画像読影をアシストするAIは登場すると思われますが、胃カメラや大腸カメラは、撮影条件で画像に、かなりバラツキが出ます。

バラツキのある画像を、どのように判断するかが

クリアするべき最大のポイントです。

内視鏡検査の時は、

送気して、胃や大腸を膨らませて観察します。

これが基本なのですが、

癌を疑う病変があれば、逆に空気を抜いて、病変の形が変わるかどうか、堅さを判断したりもします。

病変の表面の状態、脱気したときの病変の堅さ含め

総合的に評価して、癌であるかどうか、さらにその深達度（どれぐらい深く病変が根をはっているか）を判断します。

撮影条件が一定で画像にばらつきがなければ、AIは活躍できますが、内視鏡写真は条件によりかなり印象がかわります。

検査担当医師の習熟度によっても撮影する写真が異なります。

そのバラツキを加味して画像判断するAIの登場が待たれるところです。

胃透視（胃バリウム検査）画像のピロリ菌感染有無を判断するAI（人口知能: artificial intelligence）

胃カメラや大腸カメラの画像と対照的に、比較的各画像にバラツキが少ないのが胃透視検査（胃バリウム検査）です。

バリウム検査は、一定のパターンで画像を撮影します。

そのため術者による画像のバラツキが少ないのが特徴です。

これに着目して、バリウム検査でのAIの有効性を検討した結果が今年の2月に報告されました。

バリウム検査で、ピロリ菌の有無をAIが判断できるか

これを調べています。

(Citation: Togo R et al. Preliminary study of automatic gastric cancer risk classification from photofluorography. World J Gastrointest Oncol. 2018 Feb 15; 10(2): 62–70.)

2100症例、計16,800枚の画像を判断させています。

AI（人口知能: artificial intelligence）による

バリウム検査でのピロリ菌感染有無の判断

感度88.4%

特異度89.5%

の結果でした

論文にはAIがどこの部位を認識したかは書かれていませんが、私が勝手に想像するに、

ピロリ菌未感染では

胃前庭部粘膜の、細かく均一な微細な模様を呈します。

一方、ピロリ菌感染では

胃粘膜が、粗造に（あらく）なったり、不揃いになったり、顆粒状に目立ったりしてきます。

これらの差をAIが判断したのではないかと想像します。

あと、体部大彎のひだ（皺襞）は

未感染では、シュッと細く縦走しているのですが

ピロリ感染すると炎症で、太く、蛇行します。

これらの差も含め判断しているのかもしれません。

感度88.4%、特異度89.5%

感度、特異度とも90%近くあり、ピロリ菌の存在診断に関して、ほぼ実用レベルに達していると思われます。

画像診断におけるAIの進歩めざましく、

画像検査は、AIで診断支援するのが当然の時代になる日が近いですね。

■まとめ

・AI（人口知能: artificial intelligence）はパターン認識につよい

・AIの胃バリウム検査におけるピロリ菌感染有無の判断は感度88.4%、特異度89.5%とすばらしい