下痢型過敏性腸症候群の患者を対象に、人工知能(AI)を用いたスマートフォンアプリによる便の形状評価の精度を検討。アプリで便の画像を読み取り、5つの性状[ブリストル便形状尺度(BSS)、便の硬さ、断片化、輪郭の不明瞭さ、量]を評価した。 その結果、消化器専門医2人の評価をゴールドスタンダードとした検証段階(患者14例)で、専門医とAIの性状評価の一致性は、BSS(級内相関係数0.782-0.852)、便の硬さ(同0.873-0.890)、輪郭の不明瞭さ(同0.836-0.839)、断片化(同0.837-0.863)、量(同0.725-0.851)ともに良好だった。BSSスコアに基づく便秘、正常便、下痢の分類精度は、AIの方が患者自己報告より優れていた。実装段階(患者25例)では、AI評価と自己報告によるBSSスコアの一致性は中等度(級内相関係数0.61)だった。AI評価はBSS自己報告よりも下痢重症度スコアとの相関性が高かった。...
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