肝胆膵第84巻第1号
EUS-FNA組織検体を用いた深層学習モデル
電子書籍のみ
- 内藤 嘉紀，他（久留米大学）
- 発行日：2022年01月28日
- 〈要旨〉
近年，病理診断領域における人工知能（artificial intelligence，以下AI）の開発，発展は目覚ましい．われわれの研究グループは，膵腫瘍に対する超音波内視鏡下穿刺吸引生検法（endoscopic ultrasound-fine needle aspiration biopsy，以下EUS-FNA）で採取される組織検体の病理診断補助AIの確立を試みた．EUS-FNAで得られる組織検体は微小なため病理診断に苦慮する症例も少なくないが，膵腺癌における深層学習型分類モデルは，sensitivity 0.9302，specificity 0.9706，accuracy 0.9417 と高い分類精度を示した．要因の一つとして，断片化した腺癌細胞の検出が可能となったことがあげられた．一方で，胃底腺を偽陽性検出するなど，今後の課題も見受けられた．本稿では，膵臓病理におけるAIの有用性と課題および今後の展望について論じる．
詳細
A deep learning model for pancreatic ductal adenocarcinoma on EUS-FNA
内藤 嘉紀＊1 常木 雅之＊2 岡部 義信＊3 秋葉 純＊1 矢野 博久＊4
＊1久留米大学病院病理診断科・病理部
＊2メドメイン株式会社 Medmain Research
＊3久留米大学医学部内科学講座消化器内科部門
＊4久留米大学医学部病理学講座