最近の研究で、AIベースの診断支援システムが潰瘍性大腸炎の病態を正確に判別し、炎症と寛解の状態を区別できることが示されました。この技術は、臨床試験や実践での評価を迅速化し、標準化するだけでなく、治療戦略の適切な予後情報を提供することが期待されています。
潰瘍性大腸炎は、炎症を引き起こす慢性疾患であり、予測が難しい再発-寛解のパターンを繰り返します。治療は、炎症を除去し、組織学的寛解を促進することに焦点を当てています。AIベースの診断支援システムが、医療画像の評価を簡素化し、標準化するために広く普及しています。
先月、Gastroenterology誌に掲載された研究で、イギリスのバーミンガム大学病院のMarietta Iacucci博士らは、潰瘍性大腸炎の生検サンプルを評価し、疾患の予後を予測するAIベースの診断支援システムを開発・検証することを目指しました。
研究者らは、CADシステムがPICaSSO組織学寛解指数（PHRI）によって詳述された病態から組織学的寛解を区別することができ、89％の感度、85％の特異度、75％の陽性的中率、94％の陰性的中率、および87％の精度であることを発見しました。人間の評価と比較して、AIベースのCADシステムは同等の結果を示しました。
Iacucci氏らは、AIベースのCADモデルが疾患の寛解と炎症を正確に区別し、再発リスクを予測するための適切なツールを提供すると結論付けています。彼らは、「私たちのコンピュータツールは、潰瘍性大腸炎の臨床試験や臨床実践での組織学的評価を迅速化し、簡素化し、標準化するだけでなく、治療戦略の適切な予後情報を提供します」と述べています。
