乳がん検診におけるAI支援の有効性

デジタルマンモグラフィの普及を背景として、乳がんスクリーニングにおける画像解析AIが多数提唱されている。デジタルマンモグラフィデータに基づくDNNベースの病変検出・分類に関する先行研究により、このようなシステムが放射線科医と同等の診断性能を有し、意思決定支援システムとして有望であることが示されてきた。一方、乳がん検診プログラムにおける精度評価については、依然として確たるエビデンスが欠如している事実がある。

ドイツの研究チームは、「検診環境におけるAI支援のマンモグラフィ読影の有効性」を評価し、研究成果をThe Lancet Digital Healthからこのほど公開した。ドイツ国内における乳がん検診プログラムに参加している8つの施設において、過去に実施された10万件を超えるマンモグラフィ検査を対象に、AIシステム単独読影、医師単独読影、AI支援読影の3パターンをレトロスペクティブに性能比較している。結果、モデルトレーニングに用いた6施設における内部データセットでは、AIシステムは感度84.2%および特異度89.5%を示し、2施設における外部データセットでは、感度84.6%および特異度91.3%であった。これは一般的な放射科医の精度を下回るものであったが、AI支援による評価シミュレーションでは、医師の病変検出感度を2.6%、特異度を1.0%、有意に上昇させていた。

著者らは「AIシステムの活用は、放射線科医のスクリーニング精度を向上させ得る」とした上で、検診環境においてスクリーニング要件に適応しつつ、放射線科医の作業負荷を軽減する有効なAIシステムの構築と利用が可能である点を強調している。

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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大学院大学客員准教授など。専門はメディカルデータサイエンス。

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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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