内容紹介
Summary
Image recognition using artificial intelligence(AI)has developed dramatically with innovative technologies such as machine learning and deep learning. Currently, it is considered that AI has exceeded human ability in image recognition. In the field of endoscopic diagnosis, development of computer-aided diagnosis(CAD)systems using AI is progressing. The CAD is expected to help endoscopists improve detection and characterization of polyp, cancer, and inflamation in all digestive area. Some CAD systemes showing ability better than endoscopists have been reported. It may be well applicable to daily clinical practice as real time endoscopic diagnosis in the near future.
要旨
人工知能(AI)を用いた画像認識は,機械学習とdeep learningという革新的技術により飛躍的に発展した。現在は,画像認識ではAIが人間の能力を越えたといわれている。内視鏡診断の分野でもAIによるコンピューター支援診断(computer-aided diagnosis: CAD)システムの開発が進んでいる。CADは消化管すべての領域でポリープ,癌,炎症病変の指摘や質的診断において内視鏡医を補助することが期待されている。専門医と同等以上の成績を示すCADも報告されるようになった。近い未来,リアルタイムでの病変の拾い上げおよび質的診断が実臨床に導入されるであろう。
目次
Image recognition using artificial intelligence(AI)has developed dramatically with innovative technologies such as machine learning and deep learning. Currently, it is considered that AI has exceeded human ability in image recognition. In the field of endoscopic diagnosis, development of computer-aided diagnosis(CAD)systems using AI is progressing. The CAD is expected to help endoscopists improve detection and characterization of polyp, cancer, and inflamation in all digestive area. Some CAD systemes showing ability better than endoscopists have been reported. It may be well applicable to daily clinical practice as real time endoscopic diagnosis in the near future.
要旨
人工知能(AI)を用いた画像認識は,機械学習とdeep learningという革新的技術により飛躍的に発展した。現在は,画像認識ではAIが人間の能力を越えたといわれている。内視鏡診断の分野でもAIによるコンピューター支援診断(computer-aided diagnosis: CAD)システムの開発が進んでいる。CADは消化管すべての領域でポリープ,癌,炎症病変の指摘や質的診断において内視鏡医を補助することが期待されている。専門医と同等以上の成績を示すCADも報告されるようになった。近い未来,リアルタイムでの病変の拾い上げおよび質的診断が実臨床に導入されるであろう。