胃がんは世界的に発症と死亡の主要な原因である｡ 人工知能(機械学習と深層学習)は胃がんの臨床管理を急速に変化させている｡ 本総説では､臨床情報､経過観察情報､従来の画像(内視鏡､病理組織､CT)､分子バイオマーカーなどの多次元データに人工知能アルゴリズムを適用し､胃がんのリスクサーベイランス､診断精度､生存予測､治療成績予測の改善をまとめた｡ しかし､人工知能ベースのモデルの多くは研究ベースであり､臨床現場での価値は限定的である｡

人工知能は胃がんの診断や治療に大きな影響を与えているが､多くのモデルは研究ベースであり､実際の臨床現場での価値は限定的である｡ 今後の臨床への導入が期待されるが､批判的吟味が必要である｡