【目的】咽頭癌リアルタイム診断のための人工知能（Artificial Intelligence：AI）システムの開発．
【方法】当施設で治療された咽頭癌の内視鏡動画と静止画像を収集された．収集対象は病理学的に咽頭癌と診断された患者276人の合計4,559枚の静止画（白色光（White Light Imaging：WLI）1,243枚と狭帯域光観察（Narrow Band Imaging：NBI）/青色レーザーイメージング（Blue laser Imaging：BLI）3,316枚）で，これらの静止画をAIシステムのトレーニングデータセットとして使用した．AIシステムは，画像分析に頻用される畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN）モデルを使用し作成された．AIシステムの検証には，当院で撮影された咽頭癌の25症例と正常な咽頭の36症例の動画（トレーニングデータセットとしては用いられていないもの）が用いられた．
【結果】AIシステムは，23/25（92％）の咽頭癌を癌と正しく診断し，17/36（47％）の非癌を非癌と正しく診断した．AIシステムの処理速度は画像あたり0.03秒で，リアルタイム診断に対応できる速度であった．癌の検出の感度，特異度，および正診率は，それぞれ92％，47％，および66％であった．
【結論】単一施設の研究ではあるが，われわれが作成したAIシステムが，咽頭領域の癌を，高い感度と許容できる特異性で診断できることを示した．さらなるトレーニングにより性能を向上させるためには，多施設でより大きなデータセットの収集が必要である．
