慢性中耳炎の評価のための3Dかつ説明可能な人工知能モデル：モデルの開発、検証、および臨床応用
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：A 3D and Explainable Artificial Intelligence Model for Evaluation of Chronic Otitis Media Based on Temporal Bone Computed Tomography: Model Development, Validation, and Clinical Application
雑誌名：J Med Internet Res. 2024 Aug 08; 26: e51706.
概 要：
本研究は、慢性中耳炎（COM）の評価を自動化するために、3D畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づく説明可能なAIシステムを開発することを目的としています。慢性中耳炎の診断には、耳のCTスキャンが重要ですが、その解釈には専門的な訓練が必要です。提案されたAIモデルは、1661人の患者から得たデータを用いて訓練され、病理的耳や胆脂腫の識別を行います。モデルは、2Dモデルや臨床専門家と比較して優れた性能を示し、臨床現場での実用性が期待されます。
方 法：
本研究は、2015年12月から2021年7月までに慢性中耳炎の手術を受けた患者から得たCTスキャンを用いた後ろ向き研究です。中耳を含む領域を自動的にセグメント化し、3D CNNを訓練して病理的耳と胆脂腫を識別しました。モデルの性能は、交差検証と外部検証を通じて評価され、ヒートマップを用いて重要な意思決定領域を強調しました。
結 果：
3Dモデルは、病理的耳の検出において、内部データセットでAUROC 0.96、外部データセットでAUROC 0.93を達成しました。胆脂腫の識別でも良好な結果を示し、2Dアプローチよりも有意に優れた性能を発揮しました。また、モデルは臨床専門家と同等の診断能力を持ち、121人の患者に対する前処置診断の精度は81.8%でした。
結 論：
提案された3D CNNモデルは、慢性中耳炎の病理的変化を高精度で検出し、胆脂腫を識別する能力を持ち、従来の2Dアプローチを大きく上回る性能を示しました。このAIシステムは、慢性中耳炎の自動評価を可能にし、臨床現場での実用性が期待されます。AIが慢性中耳炎の評価において有用な支援ツールとなる可能性が示されました。