Detailed Superiority of the CAD EYE Artificial Intelligence System over Endoscopists for Lesion Detection and Characterization Using Unique Movie Sets

https://doi.org/10.23922/jarc.2023-041

和訳版Abstract	目的: 大腸病変に対するCAD EYE（富士フイルム）の診断能を検証した．方法: 2022年3月-6月に10mm以下の病変をCAD EYE下でwhite light imaging (WLI)/ linked color imaging (LCI)， blue light imaging (BLI)による検出/診断が正確に行えた100病変を2つのレコーダーでCAD EYE有り/無し動画を撮影し内視鏡医が評価した．結果: CAD EYE無し/有り動画の病変検出率はtraineeでWLI: 78.7%/96.7% (p<0.01)， LCI: 91.3%/97.3% (p<0.01)， expertでWLI: 85.3%/99.0% (p<0.01)， LCI: 92.6%/99.3% (p<0.01)， BLIのCAD EYEの無し/有り動画の正診率は，trainee: 85.3％/100％ (p<0.01)， expert: 92.3％/100％ (p<0.01)であった．結論：大腸病変検出/診断に対するCAD EYEの有効性が示された．

和訳版Abstract

目的: 大腸病変に対するCAD EYE（富士フイルム）の診断能を検証した．
方法: 2022年3月-6月に10mm以下の病変をCAD EYE下でwhite light imaging (WLI)/ linked color imaging (LCI)， blue light imaging (BLI)による検出/診断が正確に行えた100病変を2つのレコーダーでCAD EYE有り/無し動画を撮影し内視鏡医が評価した．
結果: CAD EYE無し/有り動画の病変検出率はtraineeでWLI: 78.7%/96.7% (p<0.01)， LCI: 91.3%/97.3% (p<0.01)， expertでWLI: 85.3%/99.0% (p<0.01)， LCI: 92.6%/99.3% (p<0.01)， BLIのCAD EYEの無し/有り動画の正診率は，trainee: 85.3％/100％ (p<0.01)， expert: 92.3％/100％ (p<0.01)であった．
結論：大腸病変検出/診断に対するCAD EYEの有効性が示された．

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