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骨折検出AIの展望を検証するシステマティックレビュー

救急医療の現場における「骨折の見逃し」を低減するため、AIの導入が盛んに検討されている。英オックスフォードに所在するBotnar Research Centreの研究チームは、AIと臨床医の骨折診断性能を比較するシステマティックレビューを行い、同領域におけるAI導入の可能性を検証した。

Radiology誌に掲載された同研究では、42報の骨折検出AI研究を検証している。メタアナリシスの結果、内部検証セットでは、AIが感度92%・特異度91%を示したのに対して臨床医は感度91%・特異度92%、外部検証セットでは、AIが感度91%・特異度91%であるのに対し、臨床医では感度94%・特異度94%となり、いずれもAIと臨床医の骨折検出の成績で統計学的な有意差を認めなかった。

北米放射線学会(RSNA)のインタビューに対し、同研究の著者Rachel Kuo氏は「本研究の結果から骨折検出AIの臨床的応用の有望性、および教育ツールとしての可能性が示された。臨床医の診断に安心感を与える”第2読影者”としてAIは役立つだろう。一方で、AI支援下の臨床医のパフォーマンスを評価したものはごく少数で、実臨床環境の前向き研究でAIを評価した報告は1報しか含まれなかった。本領域は非常に初期の、前臨床段階にあると言え、臨床医が自らの判断で行動し続ける重要性は変わりない」と語っている。

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TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。 The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。 1. 岡本 将輝 信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員教授など。専門はメディカルデータサイエンス。 2. 杉野 智啓 防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。
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