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日本东京慈惠会医科大学与LPixel公司合作，利用东京慈惠会医科大学附属医院收集的约5万张大肠息肉图像制作了学习数据库，并以此为基础开发了一种导入人工智能（AI）的支援系统，可以自动识别大肠息肉，还能实时进行组织诊断预测。该系统采用了深度学习（Deep learning）方法，在基于人工智能的物体识别方面，这种机器学习方法的性能倍受好评。
新系统示意图
利用该系统，大肠息肉的检测精度达到98％，阳性符合率为91.2％。单从内窥镜专业医生也不容易发现的扁平息肉和微小息肉的检测情况来看，检测精度也达到93.7％，阳性符合率达到96.7％，实现了高精度人工智能检测。通过人工智能的支援，可减少遗漏息肉的情况，有望降低将来罹患大肠癌的风险。
此次的研究成果已经在2018年5月11日（周五）举行的第95届日本消化内镜学会会议的研讨会上发表，题目为“通过基于人工智能算法的非放大观察大肠病变和鉴别诊断”。此外， 2018年6月2日于美国华盛顿哥伦比亚特区举行的国际评价最高的消化系学会之一“美国消化疾病周（DDW：Digestive Disease Week）”上，也报告了该项目的成果。
在实际的内窥镜检查环境中使用该系统进行临床试验的情形（东京慈惠会医科大学附属医院 内窥镜室）
基于本次研究取得的良好成果，东京慈惠会医科大学附属医院在内窥镜室设置了该系统，正在根据临床使用效果进行系统调整。计划2019年度进一步扩大临床试验范围，并与日本国立癌症研究中心共同确认系统的有效性。
文 客观日本编辑部
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