嚥下内視鏡検査AI診断支援システム(特集 気管食道科領域におけるデジタル技術・AI技術)

• 資料種別: 記事
• タイトル: 嚥下内視鏡検査AI診断支援システム
• 著者・編者: 今泉 光雅
• シリーズタイトル: 特集 気管食道科領域におけるデジタル技術・AI技術
• 著者標目: 今泉 光雅
• 並列タイトル等: Flexible Endoscopic Evaluation of Swallowing with Artificial Intelligence-Assisted Computer-Aided Diagnosis
• タイトル（掲載誌）: 日本気管食道科学会会報 = The journal of the Japan Broncho-Esophagological Society
• 巻号年月日等（掲載誌）: 76(5):2025
• 掲載巻: 76
• 掲載号: 5
• 掲載ページ: 264-268
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2025
• ISSN（掲載誌）: 0029-0645
• ISSN-L（掲載誌）: 0029-0645
• 出版事項（掲載誌）: 東京 : 日本気管食道科学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 嚥下内視鏡検査; AI診断支援; 嚥下障害; flexible endoscopic evaluation of swallowing (FEES); artificial intelligence-assisted computer-aided diagnosis (AI-assisted CAD); swallowing impairment
• NDLC: ZS43
• 対象利用者: 一般
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z19-214
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 034405050; http://id.ndl.go.jp/bib/034405050
• 整理区分コード: 632

• 要約等: <p>Flexible endoscopic evaluation of swallowing (FEES) can be easily performed in the outpatient setting, in the home, and in elderly care facilities. It is widely recognized as a common instrumental evaluation that plays an important role in diagnosing swallowing impairment. However, expertise and experience are required for appropriate evaluation of the swallowing function in order to assess its dynamics during momentary swallowing movements. Thus, assessments can vary among evaluators depending on said expertise and experience. Therefore, the evaluation and interpretation of FEES findings may differ from evaluator to evaluator, even if the findings come from the same subject. It has also been reported that experienced evaluators safely provided texture-modified diets closer to normal diets for patients with swallowing impairment, compared to inexperienced evaluators. The shortage of experts in the field of swallowing in an aging society has become a social problem; however, becoming an expert is not easy and requires much time and effort. As such, in order to make effective use of limited medical resources, it is necessary to provide support for inexperienced evaluators when they are assessing FEES findings. Recently, the usefulness of artificial intelligence (AI)-based imaging, endoscopy, and pathology evaluation assistance systems has been reported. We have developed an AI-assisted computer-aided diagnosis (AI-assisted CAD) system for the evaluation of FEES in collaboration with researchers specializing in AI. The present review discusses the usefulness of AI-assisted CAD for FEES and its future perspectives.</p>; <p>嚥下内視鏡検査は，外来や在宅，高齢者施設でも容易に実施可能であり，嚥下障害の治療方針を決定する上で重要な役割を果たす一般的な評価方法として広く定着している。しかしながら，短時間の嚥下動作の中でその動態を評価するため，適切な嚥下内視鏡評価には知識と経験が必要であり，評価者の技量に依存する。そのため，同一の対象者に対する嚥下内視鏡検査でも，内視鏡所見の評価や解釈が評価者により異なる可能性があり，経験の浅い評価者と比較して，経験豊富な検査者がより安全で常食に近い食形態を提供しているとの報告もある。高齢化社会における嚥下領域の専門医不足が社会的問題となっているが，専門医の養成は容易ではなく，時間および労力を要する。そのため，限られた医療資源を有効活用するためには，診療能力が十分ではない非専門医の嚥下内視鏡評価をサポートする必要がある。近年，人工知能（AI：artificial intelligence）を用いた画像や内視鏡，病理評価補助システムの有用性が報告されている。われわれは嚥下内視鏡検査AI診断支援システムを工学系の研究者と共同開発した。嚥下内視鏡検査AI診断支援システムの有用性および今後の展望について述べる。</p>
• DOI: 10.2468/jbes.76.264
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• 要約等: <p>嚥下内視鏡検査は，外来や在宅，高齢者施設でも容易に実施可能であり，嚥下障害の治療方針を決定する上で重要な役割を果たす一般的な評価方法として広く定着している。しかしながら，短時間の嚥下動作の中でその動態を評価するため，適切な嚥下内視鏡評価には知識と経験が必要であり，評価者の技量に依存する。そのため，同一の対象者に対する嚥下内視鏡検査でも，内視鏡所見の評価や解釈が評価者により異なる可能性があり，経験の浅い評価者と比較して，経験豊富な検査者がより安全で常食に近い食形態を提供しているとの報告もある。高齢化社会における嚥下領域の専門医不足が社会的問題となっているが，専門医の養成は容易ではなく，時間および労力を要する。そのため，限られた医療資源を有効活用するためには，診療能力が十分ではない非専門医の嚥下内視鏡評価をサポートする必要がある。近年，人工知能（AI：artificial intelligence）を用いた画像や内視鏡，病理評価補助システムの有用性が報告されている。われわれは嚥下内視鏡検査AI診断支援システムを工学系の研究者と共同開発した。嚥下内視鏡検査AI診断支援システムの有用性および今後の展望について述べる。</p>
• DOI: 10.2468/jbes.76.264; https://doi.org/10.2468/jbes.76.264
• 関連情報（URI）: http://id.ndl.go.jp/bib/034405050; https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I034405050; https://www.jstage.jst.go.jp/article/jbes/76/5/76_264/_pdf
• 参照: Will levels of experience of examiners affect the diet provided for patients with swallowing impairment?; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360021390752866048; Effectiveness of FEES with artificial intelligence-assisted computer-aided diagnosis; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360021390752874880; Knowledge and Practice of Health Professionals in the Management of Dysphagia; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360021396515341440; AI-Based Detection of Aspiration for Video-Endoscopy with Visual Aids in Meaningful Frames to Interpret the Model Outcome; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360025033672236928; Deep Learning Analysis to Automatically Detect the Presence of Penetration or Aspiration in Videofluoroscopic Swallowing Study; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360294742135631616; Machine learning predictive model for aspiration screening in hospitalized patients with acute stroke; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360306504338406528; Expert-level aspiration and penetration detection during flexible endoscopic evaluation of swallowing with artificial intelligence-assisted diagnosis; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360584342595300480; A Simple Framework for Depth-Augmented Contrastive Learning for Endoscopic Image Classification; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360587979307774336; BAT: Behavior-Aware Temporal Contrastive Video Representation Learning; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360587984077858816; Fiberoptic endoscopic examination of swallowing safety: A new procedure; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360855571502435200; FEES-IS: Real-time Instance Segmentation of Flexible Endoscopic Evaluation of Swallowing; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360869454287606400
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top; 雑誌記事索引データベース; https://ndlsearch.ndl.go.jp; Crossref; https://www.crossref.org
• 書誌ID（NDLBibID）: 034405050; http://id.ndl.go.jp/bib/034405050