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 NECは複数社の大腸内視鏡に適用可能なAI診断支援ソフトウエア「WISE VISION 内視鏡画像解析 AI」を2021年1月12日から日本で販売する。国立がん研究センターと共同開発した。ソフトウエアは2020年11月30日に日本で医療機器として承認を取得し、12月24日に欧州の医療機器の基準であるCEマークの要件を満たした。NECは近く欧州でも販売を開始する予定だ。

WISE VISION 内視鏡画像解析 AIによる病変検出の例
WISE VISION 内視鏡画像解析 AIによる病変検出の例
(写真:日経クロステック)
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 開発したソフトウエアは、大腸内視鏡の検査時に大腸の前がん病変 (大腸腫瘍性ポリープ)の候補位置をリアルタイムに自動で検出する。検出すると部位を円マークで示し通知音を鳴らして医師に伝える。

 オリンパスメディカルシステムズや富士フイルム、HOYAが展開するPENTAX Medicalといった主要な内視鏡メーカーの画像を学習させたため、開発したソフトウエアは3社それぞれの内視鏡とつないで利用できる。「マルチベンダーで利用できるのは大きな特徴だ」と国立がん研究センター中央病院の内視鏡科 科長の斎藤豊氏は話す。オリンパスと富士フイルムが大腸内視鏡の画像からAIで病変を検出するソフトウエアの承認を取得し販売しているが、それぞれ自社の内視鏡と組み合わせて利用するものだ。

 今回、国立がん研究センターとNECは国立がん研究センター中央病院に蓄積された約1万2000種類の早期大腸がんと前がん病変の内視鏡画像およそ25万枚をAIに学習させた。「約1万2000種類の病変は公開された情報の中では最多だ」とプロジェクトを担当した国立がん研究センター中央病院の内視鏡科医員の山田真善氏は説明する。発見が難しいとされる、隆起がほとんどない表面型のがんの内視鏡画像を重点的に学習させた。

 ソフトウエアの性能を検証した試験では、動画で一定時間以上連続して正しく病変を判定できた場合を正解とする基準を取り入れた。「判定の精度を担保するため厳しい基準で検証した」(山田氏)という。

 学習に利用していない350種類の病変を判定したところ、約83%が一定時間以上連続して正しく検出された。人が視認しやすい隆起型の93種類の病変と、視認が難しい表面型の257種類の病変に分けて解析すると、隆起型では約95%、表面型では約78%を正しく検出できた。病変が写っていない画像を正しく判定できたのは約89%だった。

 また性能試験の付属的な試験として、経験の浅い医師4人がそれぞれ単独で大腸内視鏡画像を判定した場合と、今回のソフトウエアを活用して判定した場合の結果を比較した。ソフトウエアを利用した場合、表面型の病変の検出感度が約6ポイント高くなることが分かったという。