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膀胱鏡画像診断における人工知能の最新応用と展望
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- 掲載誌
- 排尿障害プラクティス Vol.33 No.2 4-11, 2026
- 著者名
- 五十嵐 太郎
- 記事体裁
- 抄録 / 連載
- 疾患領域
- 泌尿器
- 診療科目
- 泌尿器科
- 媒体
- 排尿障害プラクティス
- Key Words
- 人工知能(AI) / 膀胱鏡 / ウロダイナミクス
膀胱鏡検査は膀胱がん,炎症性病変,機能的異常など多様な下部尿路疾患診断に不可欠である。白色光膀胱鏡(white light cystoscopy:WLC)は膀胱粘膜全体を観察する基本的手段で広く用いられるが,精度は術者の経験に依存し,微小病変や境界不明瞭な病変は見逃されやすい。所見解釈も主観的で観察者間の一致率は高くない。 近年,人工知能(AI)の進歩により膀胱鏡画像の自動解析と診断支援が進んでいる。特に機械学習(ML)や深層学習(DL)は大量の画像や動画から特徴を抽出し,高精度な病変検出や質的診断を可能にする。ファジーロジック(fuzzy logic)も曖昧な情報処理に応用されている。 本稿では(1)膀胱がん,間質性膀胱炎/膀胱痛症候群(IC/BPS),(2)前立腺肥大症(BPH),(3)過活動膀胱(OAB)における膀胱鏡AI応用の最新知見を概説する。
※記事の内容は雑誌掲載時のものです。
