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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。

掲載誌の紹介

排尿障害プラクティス2025年12月号(Vol.33 No.2)

排尿障害は臨床のあらゆる科に関係し,その病態と治療方法は多岐にわたる。本誌は QOL を尊重する医学,医療を学ぶ上で必須の項目として,各科の臨床医を主な対象に,実地に役立つよう分かりやすい編集。

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