胸部CTによる肺がん検診の有用性が示されてきている。しかし米国メディケア等による医療制度下では、肺がん検診CTの対象者を有効に選別できておらず、検診への参加率は5%未満との推定もある。メディケアの肺がん検診CTの適格基準を上回る予測性能を示す畳み込みニューラルネットワークが開発され、学術誌 Annals of Internal Medicineに発表されている。
MedicalXpressでは、マサチューセッツ総合病院の研究者らによる「胸部X線検査を含む電子カルテからのデータによって、長期的な肺がん罹患を予測する畳み込みニューラルネットワーク（CXR-LC）」の研究開発成果を紹介している。12年追跡された胸部X線による肺がんスクリーニングの大規模多施設試験（PLCO）のデータを用いてアルゴリズムは開発された。喫煙者を追跡したPLCOとNLSTのデータセットで検証した結果、開発されたCXR-LCは肺がん発生の識別において、AUC0.755でメディケアの肺がんスクリーニング基準のAUC0.634を上回る予測性能を記録した。またCXR-LCは同比較において肺がん発生の見逃しが30.7%少なかった。
限られたデータセットによる検証という研究の限界はある一方、同研究では12年間という長期間の肺がん発症リスクを、現在の基準よりも正確に評価できる可能性が示された。またこれによって、CTによる検診で恩恵を受けられる「肺がん高リスクの喫煙者」をより適切に選別できるようになることが期待されている。
