胃内視鏡検査で得られた画像を分析し早期胃がんを発見。さらにがんの深さ（浸潤）の状況を予測する人工知能モデルが開発された。韓国・江南セブランス病院の消化器内科、キム・ジヒョン、ユン・ホンジン教授ら研究チームは、AI企業・セルバスAIと協力。映像分類AIをベースに、早期胃がん発見を最適化するモデルを開発したと発表した。
研究チームは、映像の分類に広く使用されている人工知能モデル「VGG-16」をベースに新たなモデルを開発。1万1539枚の内視鏡画像および800の病変データが学習に使われた。
開発されたAIモデルの早期胃がん発見の精度は98.5％で、腫瘍の浸潤の予測精度は85.1％とされている。研究を行ったキム・ジヒョン教授は「早期胃がんは、腫瘍の浸さに応じて、手術をせず内視鏡を使った切除だけ完治が可能（中略）新たに開発されたAIモデルの予測精度であれば、早期胃がんの診断と治療方針の決定に役立つ」と述べている。
セルバスAI側は、「腫瘍の深さを予測するなど、（発表した）胃がん診断にAI技術を応用する新しい方法論が世界的な論文に掲載されたことを意義深いと考えている。 AIの研究開発を通じて、医療技術の進歩の先頭に立つ企業になりたいと」とコメントを発表している。
なお今回の研究結果は、国際学術誌「Journal of Clinical Medicine」に掲載された。
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