MEDICINE & AI

タイトル：Artificial intelligence assisted real-time recognition of intra-abdominal metastasis during laparoscopic gastric cancer surgery 雑誌名：NPJ Digit Med. 2025 Jan 05; 8(1): 9. 概　要： 本研究では、進行した胃癌における腹腔内転移（IAM）の診断を支援するために、人工知能腹腔探索システム（AiLES）を開発しました。腹腔鏡下探索中に小さな隠れたIAM病変を見逃すことは、治療や予後に深刻な影響を及ぼす可能性があります。AiLESは、100本のビデオから得た5111フレームのデータセットを基に開発され、4130フレームでモデルを構築し、981フレームで評価を行いました。AiLESは、ダイススコア0.76、認識速度11フレーム/秒を達成し、さまざまな転移の程度（0.74-0.76）や部位（0.63-0.90）で堅牢な性能を示しました。さらに、AiLESは初心者の外科医と同等のIAM認識能力を持ち、小さな病変や隠れた病変の認識に優れています。 方　法： 本研究は、100本のビデオから得た5111フレームのデータセットを使用したモデル開発を行いました。4130フレームをモデル開発に、981フレームを評価に使用しました。AiLESは、腹腔内転移の認識を目的とした人工知能システムであり、認識速度は11フレーム/秒です。主要評価指標はダイススコアで、0.76を達成しました。 結　果： AiLESは、腹腔内転移の認識においてダイススコア0.76を達成し、認識速度は11フレーム/秒でした。転移の程度に応じた性能は0.74から0.76、部位に応じた性能は0.63から0.90でした。また、AiLESは初心者の外科医と同等の認識能力を持ち、小さな病変や隠れた病変の認識において優れた結果を示しました。 結　論： AiLESの実装により、正確な腫瘍のステージングが向上し、個別化された治療決定を支援する可能性が示されました。これは、進行した胃癌の手術における診断精度の向上に寄与することが期待されます。