乳がんへの早期介入は患者予後の改善のために欠かせない。早期診断や発症リスク予測に向けたAIツールが種々提唱されているが、多くは対象集団の拡張に伴ってそのパフォーマンスを低下させてきた。米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは「人種的マイノリティへの怠慢」を是正し、多様な人種背景で同等に機能する乳がん発症予測AIを構築している。
このほどMITが明らかにしたところによると、「Mirai」と名付けられたこのAIアルゴリズムは、マサチューセッツ総合病院（MGH）における20万を超えるマンモグラフィデータからのトレーニングを行った上で、MGHの他、スウェーデンのカロリンスカ研究所や台湾のチャンガン記念病院でも検証試験を実施したという。Miraiは3つのデータセット全てで適切に乳がん発症リスクを予測しており、人種的サブグループにおける検証でも性能の低下を認めなかった。また、従前のリスク予測指標であるTyrer-Cuzickモデルと比較して、約2倍のパフォーマンスを示すとしている。
Miraiは単にマンモグラフィ画像からのリスク評価を行うだけでなく、年齢や家族歴といった臨床的リスク因子が入力情報として利用可能な場合は、これらを考慮することでより高い予測精度を導くことができる。また、マンモグラフィ装置の差異など、臨床環境における現実的な変動によって影響されないアルゴリズム設計を特徴としており、世界標準的な乳がん予測ツールの実現に向けた歩みを着々と進めている。
