手術動画から真珠腫を検出するAIを開発：医療技術ニュース

東京慈恵会医科大学は、内視鏡や顕微鏡の手術動画から、真珠腫の残存を判別するAIモデルを開発した。限られた症例でも一定の精度を示し、臨床応用や教育支援への展開が期待される。

[MONOist]

　東京慈恵会医科大学は2025年10月21日、サイオステクノロジーと共同で、手術動画から真珠腫の有無を自動判定するAI（人工知能）モデルを開発したと発表した。希少な疾患領域でもAIモデルを構築できることが示唆され、将来的な臨床応用や若手医師の教育支援への応用が期待される。

　解析対象は2020〜2023年の中耳真珠腫手術88例で、動画にして144本だ。条件に合った映像を編集し、内視鏡と顕微鏡の双方の映像をAIに学習させて、病変残存の判定精度を評価した。

真珠腫の手術前後の画像 出所：東京慈恵会医科大学

　それぞれの画像の評価には、オリジナル画像と125％拡大画像を使用した。評価は、シングルモデル予測とアンサンブル予測を実施した。診断率の評価は、全画像単位と単位時間あたりで実施した。

評価方法［クリックで拡大］ 出所：東京慈恵会医科大学

　その結果、オリジナル画像の最高精度は、アンサンブル予測における、平均予測精度は内視鏡で81.0％、顕微鏡で78.6％であり、内視鏡で感度77.3％、特異度84.7％、顕微鏡で感度79.1％、特異度78.2％だった。

性能評価［クリックで拡大］ 出所：東京慈恵会医科大学

　動画編集や画像拡大、長い時間情報の活用、複数モデルのアンサンブルで精度が向上した。また内視鏡と顕微鏡データを統合して学習させると、単独学習より診断精度が高まることが分かった。

　データは症例数が限られる希少疾患領域だが、拡張データと交差検証を組み合わせることで、内視鏡、顕微鏡双方で安定した識別性能を確認した。研究は概念実証段階で、今後は他施設連携により臨床現場での活用を目指す。

⇒その他の「医療技術ニュース」の記事はこちら