本論文はがん研有明病院・池之山洋平先生が『ENDOSCOPY』誌（2021年）に発表した、「AIを用いた食道ヨード不染帯の予測」に関する論文です。

Artificial intelligence diagnostic system predicts multiple Lugol-voiding lesions in the esophagus and patients at high risk for esophageal squamous cell carcinoma

はじめに

色素内視鏡における食道の多発ヨード不染帯は、食道扁平上皮癌（Squamous cell carcinoma: SCC）や頭頸部SCCの高リスクと考えられています。しかしヨード染色は患者にとって苦痛を伴う処置であり、検査時間も長くなるという課題があり、ルーチン検査には用いられていません。このような課題を解決するため、AI（注1）技術の一つである深層畳み込みニューラルネットワーク（注2）を用いて、通常の非染色の内視鏡画像から、多発ヨード不染帯を予測するシステムを構築し、その精度について検証しました。