１９５６年のダートマス会議において、AI（artificial intelligence）という言葉が登場しコンピュータープログラミングによる推論や探索が可能となった。

医療現場医おいては、特に画像認識はAIが最も得意とする分野であり、AIは既に人間が持つ画像識別能力の限界を超えたと言わており、内視鏡をはじめとした画像診断はAIを最も有効活用できる分野である。

内視鏡AI学習方法は、主に人間がAIに内視鏡画像問題と実際の内視鏡解答を提示し、AIが自ら解答に到達するための特徴量を“ニューラルネットワーク”を用いて抽出させる手法であり、このような学習を大量に行うことにより、診断精度を上昇させている。 実際に人間vs. AIでは、概ね AIに軍配が上がっている。

 real worldの臨床現場でも大腸のEndocytoscopyを利用した“EndoBRAIN”大腸ポリープなどを検出するための診断支援ソフト“EndoBRAIN -EYE”、 “CADEYE TM” などが市販され,活用し始めている。

内視鏡医にとって、最も重要なことは病変の見逃しである。

このような状況下でAIがわれわれの仕事をサポートしてくれ、経験の浅い初心者にとってもAIは見落としリスクを軽減したり、良悪性の診断方法を教示したりしてくれるかもしれない。

経験値の差によって、医療者間に技量や診断能力に差異が生じる臨床現場において、 AIが均一的な質の高い医療サービスを提供しうる可能性がある。

データ量の蓄積や解析により、今後より発展したAIの開発が期待される。