参考資料配付

図 2 内視鏡検査画像に対する専門医の範囲診断と AI による領域予測の比較
AI による領域予測結果と専門医が作成した正解領域との重なりを示す。ここでは、早期胃がんの肉眼型分
類のうち、表面隆起型（Type 0-Ⅱa）
、表面平坦型（Type 0-Ⅱb）
、表面陥凹型（Type 0-Ⅱc）の 3 タイプに
ついて、代表的な結果例を示した。

また予備調査として、AI が画像中で胃がんの存在を正しく判定したがん画像
387 枚のうち、無作為に抽出した 38 枚に対し、6 名の消化器内視鏡専門医と AI
による病変の検出能、および範囲診断を比較しました。なお、日常診療では医師
は拡大内視鏡や NBI 内視鏡を併用することが多いですが、今回の比較では専門
医は通常白色光を用いた非拡大内視鏡からの画像のみを用いています。その結
果、AI は感度に優れ、mIoU は専門医とほぼ同等の精度を獲得しました（表）
。
早期胃がん領域の予測に関して、AI が専門医の範囲診断に迫る性能を獲得した
のは本研究が初めてです。

表 専門医の範囲診断と AI の領域予測の比較
AI は専門医に比べて感度に優れ、mloU はほぼ同等であった。感度とは陽性のものを正しく陽性と判断
する割合、特異度とは陰性のものを正しく陰性と判断する割合のことである。なお括弧内は標準偏差を
示す。

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