交通案内ご来院の方へご来院の方へすべての患者さんに安心して診療・治療を受けていただくため、様々な情報についてご案内いたします。一覧と共通部門の一覧をご覧いただけます。東病院について東病院についてすべての患者さんに世界レベルのがん医療を提供するため、様々な職種からなる「多職種チーム」で患者さんにとってより良い治療を選択し、きめ細かなサポートを行っています。パンフレットNCD事業への参加について取り組み取り組み国立がん研究センター東病院では、様々な取り組みを行っています。分野のスタッフを随時募集しています。発表のポイント高精度な大腸ポリープを検出するAI(注1)の生成には大量の高精度な大腸ポリープの画像の収集と位置情報の入力が必要です。これまでの内視鏡的画像診断のAIの生成の為には、目的とする疾患の画像を日常診療とは別に大量に手動で抽出し、各々の画像に対して診断や位置情報を含むアノテーション(注2)データとして後からデータの選別や情報を追加入力する事が必要でした。実際に日常診療で用いられている内視鏡所見入力システム(注3)に、目的とする疾患情報を入力することにより、大腸ポリープが撮像されている画像と、ポリープの位置情報を自動的に抽出するシステムを構築しました。キーワードにて大腸ポリープの位置情報が付与されたキーイメージ(注4)(アノテーション画像)2102画像が抽出可能でした。データクレンジング(注5)を行い最終的に抽出した1356画像と、追加で収集した700画像の大腸の正常画像を用いてAIの構築と検証を行った所、正診率97%、感度7%、特異度97.3%と極めて精度の高い大腸ポリープ検出用のAIが生成可能であった事が示されました。国立がん研究センター東病院と富士フィルムメディカル、理化学研究所の共同研究グループは、日常診療において内視鏡所見システムに入力されている情報からアノテーションデータを自動的に抽出し、大腸ポリープを検出するAIを生成する事に成功しました。これまでの内視鏡的画像診断のAIの生成の為には、目的とする疾患の画像を日常診療とは別に大量に手動で抽出し、各々の画像に対して診断や位置情報を含むアノテーションデータとして後からデータの選別や情報を追加入力する事が必要でした。一般画像とは異なり、高精度な医療画像AIを生成する為のアノテーションデータの生成には高度の専門性が必要であり、AIの生成に携わる研究者や、データ収集に協力する現場の医師にとって大きな負担となっていました。我々は実際に日常診療で用いられている内視鏡所見入力システムに、目的とする疾患情報を入力することにより、大腸ポリープが撮像されている画像と、ポリープの位置情報を自動的に抽出するシステムを構築しました。2018年5月から9月にかけて日常診療において、内視鏡所見入力システム(NEXUS)への所見入力時に、切除した大腸ポリープをキーイメージとして選択、ポリープに対して矢印ではなく、楕円でアノテーション情報を入力しました。キーワードにて大腸ポリープの位置情報が付与されたキーイメージ(アノテーション画像)2102画像が抽出可能でした。データクレンジングを行い最終的に抽出した1356画像と、追加で収集した700画像の大腸の正常画像を用いてAIの構築と検証を行った所、正診率97%、感度97.7%、特異度97.3%と極めて精度の高い大腸ポリープ検出用のAIが生成可能であった事が示されました。チームリーダー(情報統合本部副プロジェクトリーダー)らの研究グループが行ったもので、これらの成果を元にさらなるAIのデータ収集の為のシステム開発が行われれば、より高精度な、又、多くの疾患に対する内視鏡画像診断AIの構築の為のデータ収集を効率よく行う事が可能になると考えます。本研究グループは日常診療用の内視鏡所見データベースからAI用のアノテーションデータを抽出するシステムに加え、アノテーション情報を自動的に抽出し、匿名化して蓄積、更新(成長)する仕組みを構築しており、このシステムの運用により医師の負担なく、AIの診断の精度が自律的に向上できることが期待できるものと考えられます。Endoscopy」オンラインに日本時間2021年11月8日付けで掲載され、2022年7月号に本誌掲載予定となっております。大腸癌の予防の為に、前癌病変である大腸ポリープを早期に発見し、切除する事は極めて重要な事とされています。微小なポリープや平坦なポリープを内視鏡的に発見する事は困難であり、通常の内視鏡での見逃し率は10-30%もあると報告されています。システムに対する開発とともに、近年、AIによる内視鏡的大腸ポリープの検出を行う取り組みが報告されてきました。高精度な大腸ポリープを検出するAIの生成には大量の高精度な大腸ポリープの画像の収集と位置情報の入力が必要です。これまでの内視鏡的画像診断のAIの生成の為には、目的とする疾患の画像を日常診療とは別に大量に手動で抽出し、各々の画像に対して診断や位置情報を含むアノテーションデータとして後からデータの選別や情報を追加入力する事が必要でした。一般画像とは異なり、高精度なAIを生成する為のアノテーションデータの生成には高度の専門性が必要であり、AIの生成に携わる研究者や、データ収集に協力する現場の医師にとって大きな負担となっていました。疾患の位置情報を入力するアノテーション描画システムから、疾患情報とその位置の情報をAI用のデータ(xmlデータ)に変換するシステムを構築しました。(図1)図1:疾患の位置情報を描画、入力するシステム(A)とAI用のデータ(xmlデータ)へ変換するシステム(B)図1(A)疾患の位置情報を描画、入力するシステム図1(B)AI用のデータ(xmlデータ)へ変換するシステムまた、目的とする疾患情報を入力することにより、対象疾患が撮像されている画像と、疾患の位置情報(アノテーション画像、情報)を自動的に抽出するシステムを構築しました。(図2)図2:対象疾患のアノテーション画像、情報抽出システムシステムを構築後、2018年5月から9月にかけて日常診療において、内視鏡所見入力システム(NEXUS)への所見入力時に、切除した大腸ポリープをキー画像として選択し、楕円により位置アノテーション情報を入力しました。データセットを取りそろえました。Netにより、大腸ポリープの検出用AIを生成し、検証用画像を用いてその精度を調査しました。キーワードにて大腸ポリープの位置情報が付与されたキーイメージ(アノテーション画像)が2102画像が抽出可能でした。2102画像中、756画像の不適切なマーキングやポリープの情報を熟練した医師により選別を行い、1356画像が適切なAI用画像、位置情報として抽出されました。データクレンジングポイント2データクレンジングを行い最終的に抽出した1356画像と、追加で収集した700画像の大腸の正常画像を用いてAIの構築と検証を行いました。Netで大腸ポリープを検出するAIを生成し、大腸ポリープのアノテーション画像300画像と正常画像300画像で検証を行いました。検証の結果、正診率97%、感度97.7%、特異度97.3%と極めて精度の高い大腸ポリープ検出用のAIが生成可能であった事が示されました。あり、88%(265/300)の大腸ポリープは0.5以上のIoUを達成しており、既報と比較して病変の位置情報を検出するAIとして十分な精度を持っている事が示されました。検証画像内には白色光のみではなく、NBI、BLI、LCIによる画像強調イメージ(注8)が含まれていましたが、それらに関しても正しく検出されていました。本研究により、日常診療において生成された診断情報を元に自動抽出したデータセットにより、高い診断能を持つ大腸ポリープ検出用のAIを生成する事が可能である事が示されました。これらの成果を元にさらなるAIのデータ収集の為のシステム開発が行われれば、より高精度な、又、多くの疾患に対する内視鏡画像診断AIの構築の為のデータ収集を効率よく行う事が可能になると考えます。人工的に作られた知的な振る舞いをするシステムを指します。本研究においては、大腸内視鏡画像からポリープを発見するという知的作業をコンピュータが行うシステムがAIとなります。アノテーションAIの学習を行うにあたり、目的のデータ(画像データや音声データ、テキストデータ)に付け加えられる正解情報をアノテーションと呼びます。本研究の場合は、大腸内視鏡画像に付け加えられた1)大腸ポリープ、正常粘膜といった画像の種別の情報、2)大腸ポリープの位置情報(楕円で囲まれた領域のx衄、y衄の最大値、最小値)がアノテーションデータとなります。行うにあたり、医師は内視鏡画像を撮像し、コンピュータ上で重要な画像を選択、診断情報を入力し、診療を行っています。撮像された画像、選択された画像、画像データに対する診断情報を管理するデータベースシステムが内視鏡所見入力システムです。注4.キーイメージ日常診療を行う上で、内視鏡所見入力システムに内視鏡所見を入力する際に、診断に重要な画像として医師が選ぶ画像です。通常4画像から8画像程度が選択されます。注5.データクレンジング得られたデータの中から、不正確なデータや、無関係なデータを特定して除外する事です。主催する事業であり、日本国内の各々の施設で導入されている内視鏡所見入力システム等、様々な内視鏡診療に伴う画像と診断情報を管理するシステムのデータを統合することを目的としたプロジェクトです。内視鏡診断の用語や基本項目の標準化を行い、大規模な内視鏡画像データベースを構築し、内視鏡診療の現状の把握や、大規模な臨床研究を行う事を目的としています。登録し,精度の高いデータを集計・分析することで医療の質の向上に役立て,患者に最善の医療を提供することを目指しています。Union)2つの領域がどれくらい重なっているかを表す指標です。この研究の場合は、AIが診断した大腸ポリープの領域と、正解情報の大腸ポリープの領域の重なり具合がIoUとなります。2つの領域のうち、共通する部分の面積÷2つの領域を重ねて共通部分以外も加えた和の面積=IoUとなります。注8.画像強調イメージ消化管内視鏡検査において、大腸ポリープや他の消化管腫瘍を早期に発見する為に開発された、画像を強調する技術です。主には血管の変化を分かりやすくする為に帯域を絞った画像や、色調を変化させた画像を用い、腫瘍の色調をより明瞭に描出します。