自動AI搭載の深紫外線（DUV）細胞診断プラットフォームの実現性および検証：在宅医療での口腔がん診断の分類用

概要

この研究は、深紫外線（DUV）光画像と人工知能（AI）を組み合わせた実験的な点検器を評価し、口腔がんおよび前がん（異形成）を迅速にスクリーニングする方法を検討しています。 主な目標は、この自動化ツールが化学染色、サンプル輸送、または外部のラボ処理なしで、迅速な即時の診療訪問結果（細胞を非異形成または異形成/がんに分類）を正確に提供できるかどうかを確認することです。 以下のことが参加者の単一の診療訪問中に発生します： 1. 最小侵襲性ブラシテスト：医師は柔らかいブラシを口の組織に軽く回転させて表面細胞を収集します。 2. 染色なしの画像とAI分析：DUV顕微鏡は数分で染色されていない細胞をスキャンし、AIは10秒以内に細胞の特徴（核の大きさや形状など）を分析します。 3. 标準的な医療ケア：AIの結果に関わらず、疑わしい点がある参加者には標準的な組織バイオプシーを受けることで、確定診断を確保します。 これは、口腔がんの5年生存率が早期発見では80%を超えるが、遅発では20%以下に低下するという事実を考えると重要です。この技術は、診療所で直接迅速な結果を提供することで、ラボ結果の長い待機期間を省略し、専門家の紹介を加速し、コミュニティの歯科および医療診療所での早期スクリーニングへのアクセスを改善することを目指しています。