内視鏡画像を用いた鼻咽頭癌の早期発見のためのディープラーニングベースのスマートフォンアプリ
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：A deep learning based smartphone application for early detection of nasopharyngeal carcinoma using endoscopic images.
雑誌名：NPJ Digit Med. 2024 Dec 31; 7(1): 384. doi: 10.1038/s41746-024-01403-2. Epub 2024 Dec 31.
概 要：
本研究は、鼻咽頭癌（NPC）の早期発見に向けたスマートフォンアプリ「Nose-Keeper」を開発することを目的としています。鼻内視鏡はNPCの早期発見に重要ですが、その精度は臨床医の専門知識に依存しており、プライマリケア提供者にとって課題となっています。39,340枚の鼻内視鏡白色光画像を用いて、8つの高度なディープラーニングモデルを適用し、NPCと5つの一般的な鼻疾患の早期検出を実現しました。アプリは92.27%の全体的な精度を示し、NPC検出においては感度96.39%、特異度99.91%を達成し、9人の経験豊富な耳鼻咽喉科医を上回る結果を示しました。
方 法：
本研究は、3つの高発生率NPCセンターから得られた39,340枚の鼻内視鏡白色光画像を用いた回顧的分析に基づいています。8つの先進的なディープラーニングモデルを活用し、インターネット接続可能なスマートフォンアプリ「Nose-Keeper」を開発しました。主要評価指標は、全体的な精度92.27%、NPC検出における感度96.39%、特異度99.91%です。
結 果：
「Nose-Keeper」は、全体的な精度92.27%を示し、NPC検出において感度96.39%、特異度99.91%を達成しました。これにより、9人の経験豊富な耳鼻咽喉科医を上回る性能を示しました。また、説明可能な人工知能を用いて、主要な病変部位を強調し、アプリの意思決定精度と安全性を向上させました。
結 論：
「Nose-Keeper」は、プライマリケア提供者がNPCや一般的な鼻疾患を効率的に診断するのを支援することができ、高発生率NPC地域における鼻腔健康管理のための貴重なリソースとなる可能性があります。