子宮鏡検査における診断支援ツールとしての人工知能：現在のエビデンスと臨床的意義
Filippo Alberto Ferrari1, Giorgio Bogani2, Matteo Pavone3,4,5
1Department of Obstetrics and Gynecology, Gynecologic Oncology and Minimally Invasive Pelvic Surgery, International School of Surgical Anatomy (ISSA), IRCCS Sacro Cuore - Don Calabria Hospital, Negrar di Valpolicella, Verona, Italy.
まとめ
人工知能（AI）は、子宮内癒着や慢性子宮内膜炎などの病状に対する子宮鏡検査の診断を強化します。AIは、精度を向上させ、婦人科処置における臨床的意思決定を支援する可能性を示しています。
科学分野:
- 婦人科内視鏡検査; 医療人工知能; 診断画像処理
背景:
- 子宮鏡検査は子宮腔の検査に不可欠ですが、術者の専門知識に大きく依存しており、診断エラーのリスクがあります。人工知能（AI）は、子宮鏡検査の診断の信頼性を向上させ、臨床的意思決定を支援する可能性を提供します。
研究 の 目的:
- 診断、分類、および予後予測のための子宮鏡検査におけるAI応用の現在のエビデンスを体系的にレビューおよび要約すること。子宮鏡検査におけるAIモデルのパフォーマンスと潜在的な臨床的影響を評価すること。
主な方法:
- 2025年8月までのPubMed、Scopus、およびWeb of Scienceの検索を含む、PRISMAガイドラインに準拠した体系的なレビューを実施しました。ヒトを対象とした子宮鏡検査の画像またはビデオデータに適用されたAIに焦点を当てた研究が含まれました。研究の質とバイアスのリスクは、ニューカッスル・オタワ尺度を使用して評価されました。
主要な成果:
- 15件の研究（2021-2025年）では、子宮内癒着（IUA）、慢性子宮内膜炎（CE）、および子宮内病変のAIが利用されました。AIモデルは、子宮内癒着の結果予測（AUC最大0.99）および慢性子宮内膜炎の診断（組織病理学との一致率>80-90%）において高い性能を示しました。AIは、病変分類（>85%）において高い精度と、リアルタイムの術中サポートの可能性を示しました。
結論:
- 子宮鏡検査におけるAIは、診断精度、一貫性、および術中の意思決定を向上させる大きな可能性を示しています。今後の研究では、多施設共同研究、標準化されたプロトコル、外部検証、および臨床統合のための説明可能なAIに焦点を当てるべきです。
