大腸内視鏡の「精度の指標」として「発見率」が使われます（例；腺腫発見率＝ADR、Ⅱｃ発見率）。これは計算が単純で容易だからです
しかし、より重要なのは「見落とし率がゼロに近い」ことです。しかし、現実的に「見落とし率」を指標化することは困難です。
見えないもの（Blind Spot）を認識することは不可能に近いからです
最近、「Blind Spotを可視化する」画期的な新技術が英国のKing`s college Londonのグループから発表されました(下図）
スコープの形状を表示する装置（オリンパスのUPD-3など）を利用して（ここが普及の難点でしょう）、「腸管の形状」≒「スコープの形状」と近似して、屈曲部の陰のBlind Spotを予測します。
内視鏡画像（動画）は「長方形の単一な平面（パノラマ）」に変換されます。
いわば「２D内視鏡」です。
大体、２０％ほどが「死角」になっていることが解ります
将来は、以下のように「内視鏡の死角の程度」が数字で指標化されるようになるでしょう
最近、AI技術を使った「内視鏡画像の３D再構築」の研究が盛んです。Pubmedで「3D Reconstruction of Endoscopic Image」で検索すると実に１０００件以上の論文がヒットします
3D再構築された大腸内視鏡画像（２０２３年の文献より）
しかしながら・・・３D化するとリアルタイムで人間の頭で理解するには、むしろ困難になると思います。３D化ではなくて、２D化（パノラマ化）の方がリアルタイム認識には適している訳で、私は「２D内視鏡」は大腸内視鏡に革命を起こすと予想します。
