東京慈恵会医科大学耳鼻咽喉科学講座の宮澤渉助教、高橋昌寛講師、小島博己教授らとサイオステクノロジーの研究グループは、手術動画から中耳真珠腫を検出する人工知能（AI）モデルの開発に世界で初めて成功したと発表した。本成果は2025年10月21日、学術誌『Applied Sciences』に掲載された。今回の記事で伝える情報は次の通り。
中耳真珠腫は進行すると難聴や顔面神経麻痺を引き起こす疾患であり、唯一の治療法は手術である。しかし、病変の残存や再発を防ぐためには高度な技術が求められる。研究チームは、2020年から2023年にかけて実施された真珠腫手術88例（144本の手術動画）を対象に、AIを用いた病変検出モデルを構築。内視鏡および顕微鏡映像をAIに学習させ、病変の残存を判定するアンサンブル型深層学習モデルを開発した。その結果、平均予測精度は内視鏡で81.0％（感度77.3％、特異度84.7％）、顕微鏡で78.6％（感度79.1％、特異度78.2％）と高い識別性能を示した。内視鏡・顕微鏡データを統合学習させることで診断精度が向上した点も重要な知見である。
- 発表元→ 東京慈恵会医科大学／サイオステクノロジー
- 発表日→ 2025年10月21日
- 対象疾患→ 中耳真珠腫（良性腫瘍性疾患）
- 研究の背景→ 高再発率と熟練技術への依存が課題。AIによる術中支援が求められていた。
- 解析データ→ 2020〜2023年の手術動画88例（計144本）
- 解析手法→ 深層学習（DNN）とアンサンブル予測による動画解析
- 主要結果→ 内視鏡81.0％、顕微鏡78.6％の精度で真珠腫の残存を自動判別
- 技術的特徴→ 動画ベースの動的解析に成功。希少疾患でもAIモデル構築が可能であることを実証。
- 臨床的含意→ リアルタイム術中支援や若手医師教育への応用が期待される。
- 次のステップ→ 他施設共同研究による臨床実装と、リアルタイム診断支援AIの開発
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希少疾患の手術動画を対象にAIが高精度で病変を検出した世界初の成果であり、医療AIの臨床応用と外科教育における影響は極めて大きい。
