東京大學的曾根獻文講師等開發出了利用人工智慧（AI）診斷子宮內膜癌的影像診斷系統。利用宮腔鏡影像，能以90%以上的精度判斷出是否爲癌症或癌前狀態。與傳統方法相比，更容易進行檢查，還能減量漏診。有望作爲子宮內膜癌的新篩檢方法加以普及。
子宮內膜癌是子宮上部發生的癌症，日本國内每年大約有17,000人確診，每年約有2000～3000人死於此病。大多數患者都是40多歲到60多歲的人。發生在子宮下部的宮頸癌被認爲是由電腦病毒傳染引起的，二者具有不同的發病機制。
用宮腔鏡拍攝到的子宮內膜癌（圖片由東京大學曾根講師提供）
檢查時一般採用直接採集子宮內膜細胞和組織進行調查的方法，要將器具伸入子宮内部採集細胞。有報告顯示，細胞採樣法的診斷精度約爲90%，這一精度比宮頸癌低。因爲僅使用取樣器具無法看到子宮内部，即使有癌症，也有可能未採集到癌症附近的細胞。
此外還有透過超音波查看子宮內膜厚度的方法，但有觀點指出，閉經前很難用該方法進行判斷，初期癌症很可能發生漏診。
新系統是曾根講師與SIOS公司旗下研發AI的子公司Predicthy共同開發的。東京大學附屬醫院爲患者檢查時會利用宮腔鏡拍攝子宮内部，用於輔助診斷癌症等。此次將該院拍攝的約200例影片分類爲子宮內膜癌、表示癌前階段的「惡性」及其他，讓AI進行了深度學習。
宮腔鏡（圖片由奧林巴斯提供）
由於影像資料比較少，診斷精度最初只有約80％。Predicthy公司利用多種深度學習模式，開發出了只要其中一種模式判斷爲惡性就做出惡性診斷的演算法，由此將精度提高到了90%以上。今後將與其他設施推進聯合研究，增加學習用影像，以進一步提高精度。
Predicthy公司的員工代表野田勝彥介紹說，要想實施實用化，「需要將精度提高到95％以上」。曾根講師表示：「希望能開發出高精度的篩檢方法，降低子宮內膜癌的死亡率。」今後打算與宮腔鏡廠商合作，推進實用化。計劃3年内製作出配備AI的宮腔鏡試製品，5年内實施產品化。
如果能透過宮腔鏡影像準確進行診斷，還可以降低採集細胞時的疼痛等。若能作爲篩檢方法普及，還有助於早期發現子宮內膜癌。如果能在早期進行冶癒，就可以提高冶癒效果。可以選擇不摘除子宮的激素療法，保持受孕能力的可能性也會提高。
日文：尾崎達也、《日經產業新聞》，2021/04/21
中文：JST客觀日本編輯部
