據《日本經濟新聞》1月18日報道，日本東京大學的研究團隊開發出一種人工智能技術，能根據膠囊內窺鏡拍攝的圖像，迅速找到結腸癌或息肉等病變，其分辨準確率達到96%。

報道稱，觀看膠囊內窺鏡拍攝的圖像需要時間，頗費功夫，使用人工智能技術有可能減輕醫生的負擔，減少失誤。幫助讀取圖像資料的人工智能被率先用于傳統的內窺鏡。在被用于讀取膠囊內窺鏡拍攝的圖像后，這種人工智能可能進一步得到普及。

報道還稱，膠囊內窺鏡是可以被人吞咽后檢查小腸和結腸情況的醫療設備。在被排出人體之前，它會在幾小時至十個小時內通過消化器官，內置的微型攝像機會拍攝多達幾萬張圖像。

報道指出，醫生在實施傳統內窺鏡檢查時會一面操作一面觀察，而膠囊內窺鏡檢查有所不同，醫生需要在檢查后觀看大量的圖像數據。有時一次檢查，醫生就要耗費一小時來看圖像，這給醫生帶來了很大負擔。而能反映病變部位的圖像，只是幾萬張圖像中的幾張，因此存在被漏掉的風險。

報道稱，東京大學副教授山田篤等人開發出可發現結腸癌的人工智能，其診斷水平與專科醫生不相上下。研究團隊利用了東京大學醫院從2014年至2019年對184人實施內窺鏡檢查所獲得的圖像數據。

報道還稱，研究團隊讓人工智能學習了拍有息肉和癌變、來自160名病人的大約1.6萬張膠囊內窺鏡圖像。研究團隊針對其中28人的4700多張圖像，分析了人工智能的判斷準確度，發現其判定有無病變的準確度達到84%左右。據悉，在105個病變中，人工智能發現了101個，分辨準確率高達96%。

山田副教授指出，利用人工智能的目的是自動篩查癌變，減輕人工的負擔，減少遺漏。他們將研究如何減少人工智能讀取圖像的時間和失誤，爭取將其投入實際運用。

報道指出，利用吞咽式膠囊內窺鏡實施的小腸檢查正在逐漸普及，但在結腸檢查方面進展不大。與傳統內窺鏡相比，它不會給受檢者帶來痛苦，但在讀取圖像和受檢者服用瀉藥等方面仍有一些課題需要克服。不過，占主流的觀點認為，在結腸癌篩查中需要精密檢查的時候，可以利用它來提高就診率。

在日本國內，奧林巴斯和富士膠片公司已經推出用于傳統內窺鏡、在檢查中實時判斷結腸病變的人工智能。日本國立癌癥研究中心與日本電氣公司共同開發的人工智能軟件已于2020年獲準作為醫療設備。現在將人工智能用于膠囊內窺鏡檢查已變得不可或缺。
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