人工知能支援型電子鼻咽喉内視鏡におけるデータ取得と臨床応用の専門家コンセンサス

科学分野:

• 耳鼻咽喉科; 医用画像処理; 人工知能

背景:

• 現在の鼻咽喉内視鏡は、術者間のばらつきや早期診断の見逃しなどの課題に直面しています。
• 検査中の動的な機能評価における非効率性が存在します。

研究 の 目的:

• 鼻咽喉内視鏡におけるAI支援型データ取得と応用のための包括的な技術フレームワークを確立すること。
• AI利用のための画像プロトコルとアノテーションを標準化すること。
• AIアプリケーションパスウェイと倫理的なデータ基準を定義すること。

主な方法:

• 段階的なデータ取得基準（基礎および高度）を導入しました。
• 二重モード画像プロトコル（白色光および電子クロモ内視鏡検査）を標準化しました。
• 品質管理と検証を備えた3段階のアノテーションフレームワーク（地域、特徴、診断）を提案しました。

主要な成果:

• 補助的検出、診断、品質管理、レポート作成、およびトレーニングのためのAIアプリケーションパスウェイを詳述しました。
• 倫理的に準拠したデータセキュリティ基準を定義しました。
• 耳鼻咽喉科におけるAIをサポートするフレームワークを確立しました。

結論:

• 提案された技術フレームワークは、鼻咽腔および喉頭疾患管理の標準化をサポートします。
• 多施設共同研究のコラボレーションを促進し、耳鼻咽喉科における標準化されたAIアプリケーションを推進します。