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内視鏡

座長:大山 寛子(加古川中央市民病院 臨床工学室)、高橋 俊将(京都府立医科大学附属病院 医療技術部 臨床工学技術課)

[12-04] 当院における内視鏡AI臨床研究へのCEの関わり

*正木 誠人1、中谷 彩1、清水 志穂1、木村 優太1、仲本 健一郎1 (1. 医療法人徳洲会岸和田徳洲会病院)

【背景】昨今、消化器内視鏡分野におけるがんの見逃しリスク軽減や病変の診断補助といった目的にてAI内視鏡画像診断支援システムの研究が目覚ましく、多くの研究・開発が行われている。AIはディープラーニングと呼ばれる技術によって、人間の画像認識能力を上回ったとされており、この技術を応用し、内視鏡画像データをAIに学習させることで、消化器内視鏡分野におけるAIによる病変検出支援、画像鑑別支援、範囲診断支援の活用が期待されている。

【目的】当院では、AI内視鏡画像診断支援システムの性能向上を目的とした臨床研究としてA社、B社、C社の臨床研究に参加している。臨床研究チームとして、Dr・Ns・CRC・CEが取り組んでおり、今回、チームにおけるCEの関わりについて報告する。

【方法】上部/下部内視鏡検査時に対象となる消化管や病変の様子を録画し、画像情報及び背景情報/臨床所見等を収集する。収集されたデータは、各社へ提出し、AI内視鏡画像診断支援システムの研究開発に用いられる。

【関わり】CEの関わりとして、1)臨床研究の内容把握(目的、期間、対象)、2)検査時の録画環境の整備として、モニターへの配線や録画機の配置を行う、3)対象となる病変、消化管における録画方法の説明、録画の施行、4)録画機等のトラブル対応、これらを主に行っている。

【考察】CEの役割としては、録画環境の整備などの機器管理といった面でチームの負担を軽減し、円滑な内視鏡AI臨床研究や内視鏡検査の施行につなげることが求められる。

【結語】AI内視鏡画像診断支援システムの開発によって、より安全な内視鏡検査が期待される。今後は更なる内視鏡AI臨床研究や、臨床現場へのAI製品導入が期待され、CEとしては機器管理といった面で貢献していきたい。