消化器クリニカルアップデート　2025年（Vol.7 No.1）【特集】消化器診療×AI：今できること， これからの挑戦

序文

人工知能（AI）技術の進歩は目覚ましく，社会のさまざまな分野でその応用が進んでいる。医療分野においても例外ではなく，とくに消化器診療においては，内視鏡検査，超音波検査，病理診断，リスク予測といった領域でAI の導入が試みられている。AI 技術は医師の診断支援や業務効率化に寄与する可能性を持ち，今後，臨床現場でのさらなる活用が期待される状況にある。こうした背景のもと，今回「消化器診療×AI：今できること，これからの挑戦」というタイトルで特集を企画した。

本特集では，各領域でAI の研究・開発に携わる先生方に，現状と課題，展望についてご寄稿いただいた。まず，AI メディカルサービスの菊池亮佑先生には，上部消化管領域における内視鏡AI の現状について，最新の研究開発動向と今後の課題を中心にご解説いただいた。昭和医科大学横浜市北部病院消化器センターの三澤将史先生には，大腸内視鏡領域におけるポリープ検出・診断支援を目的としたAI 応用の進展と，今後の展望についてご紹介いただいた。お茶の水駿河台クリニックの山田篤生先生には，小腸カプセル内視鏡読影において課題となっている画像読影負担軽減に向けた，畳み込みニューラルネットワークを用いたAI システムの開発についてご解説いただいた。また，愛知県がんセンター消化器内科の桑原崇通先生には，超音波内視鏡におけるIPMN，膵腫瘤，胃粘膜下腫瘤などの高精度診断支援に関するAI 開発の現状と，今後期待される多施設共同研究やマルチモーダルAI 技術への発展についてご紹介いただいた。近畿大学消化器内科の西田直生志先生には，腹部超音波検査において肝腫瘤の検出・診断支援を目的としたAI モデルの開発経緯と，実装に向けた課題についてご解説いただいた。さらに，東京大学医学部附属病院検査部の佐藤雅哉先生には，病理画像およびテーブルデータを用いた消化器癌リスク予測のためのAI モデル開発について，研究の現状と個別化医療への応用の可能性を含めてご紹介いただいた。最後に，帝京大学医学部附属溝口病院消化器内科の土井晋平先生には，生成AI に加え，音声文字起こしや知識管理ツールを活用した臨床業務，研究活動，医学教育におけるAI 活用の現状，展望，および課題についてご解説いただいた。

本特集をお読みいただくことで，消化器診療に携わる読者の皆様が，日々の臨床業務，研究活動，および医学教育において，AI をどのように取り入れることができるのかを具体的にイメージし，それぞれの現場における新たな活用法を模索する一助となれば幸いである。また，各領域で示された課題や限界を通じて，消化器領域における次世代AI モデルの開発に向けた着想を得ていただければと願っている。AI の進展は，私たち医療者に新たな可能性をもたらすと同時に，その使い方を常に問い直す姿勢を求めている。本特集が，読者の皆様にとってAI を賢く活用した消化器診療の未来像を描き，それを実践へとつなげる一助となれば，これに優る喜びはない。

なお，本序文の執筆にあたっては，生成AI を活用し，文案の作成および表現のブラッシュアップを行ったことを付記させていただく。

木暮　宏史
日本大学医学部内科学系消化器肝臓内科学分野