食道扁平上皮癌の術後監視と管理における人工知能の応用
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年5月1日
タイトル：Applications of artificial intelligence in postoperative surveillance and management of esophageal squamous cell carcinoma
雑誌名：Front Artif Intell. 2026; 9: 1806691. doi: 10.3389/frai.2026.1806691.
概 要：
食道扁平上皮癌（ESCC）は、術後の再発や合併症、栄養状態や機能の回復に高いリスクを伴います。従来のフォローアップは、画像診断、内視鏡検査、検査室での検査を含む定期的な訪問に依存しており、遅延やリソースの制約に制限されることが多いです。本レビューでは、術後の監視と管理に焦点を当て、ESCCの周術期ケアにおける人工知能（AI）の最近の応用をまとめています。
方 法：
PubMed/MEDLINEなどのデータベースを用いて、2025年までの英語の研究を検索し、術後モニタリング、再発予測、合併症警告、遠隔フォローアップにおける機械学習、深層学習、放射線学、自然言語処理（NLP）、デジタルヘルスアルゴリズムの使用に関する研究をレビューしました。
結 果：
AIを活用したマルチモーダルモデルは、電子健康記録、画像放射線学、バイオマーカーを統合し、吻合部漏れや肺炎などの主要な合併症を予測することで、より迅速な介入を可能にします。画像に基づく放射線学と機械学習の組み合わせは、再発リスクと再発パターンの予測において優れた性能を示し、TNM分類を超えたリスク層別化を支援します。また、説明可能なアプローチ（例：SHAP）は、栄養および炎症指標などの重要な予測因子を特定することで臨床の解釈性を向上させます。NLP、ウェアラブルセンサー、電子患者報告結果（ePRO）を組み込んだインテリジェントなフォローアップシステムは、クローズドループモニタリングを促進し、早期の問題検出を改善し、患者と臨床医のコミュニケーションを強化します。
結 論：
AI技術は、食道扁平上皮癌の術後管理において、より早期かつ効果的な介入を可能にし、患者ケアの質を向上させる可能性があります。