米ニューヨーク大学（NYU）などの研究チームは、乳房MRIから乳がんリスクを識別するAIツールを開発し、これにより良性生検の数を減らせる可能性を示している。研究成果はこのほど、Science Translational Medicineから公開された。
医療画像としてのMRIは、マンモグラフィや超音波などの周辺画像モダリティと比較して最も情報密度が高く、技術的な観点から処理の困難さが指摘されてきた。チームの研究論文によると、NYU Langone Healthの乳房画像診断施設から得た2万件以上のラベル付き乳房MRIデータセットに基づいてAIモデルをトレーニングし、3D画像における特定の特徴と乳がん特性を関連付けるように学習した。その後、デューク大学を含む米国の2つのデータセットと、ポーランドのデータセットでレトロスペクティブに外部検証を行っている。結果、MRIで生検が必要と思われる「疑わしい病変」（正確にはBI-RADSカテゴリー4病変）を示した患者に対し、不要な生検を最大20％減らすことに成功していた。
著者らはまた、AIシステムの最終的な性能を「乳房MRIを定期的に読影している5人の放射線科医」と比較しており、その識別能力に統計学的に有意な差は見られなかったとしている。興味深いのは、このAIモデルが人種や年齢、組織学的および分子生物学的ながんサブタイプによって層別されたサブグループ個々においても、その性能を維持しており、高い汎化性能を持ち得る点だ。研究チームは、世界中の異なる医療センターでこのツールがどのように機能するか、より広範で多様な外部検証を行うことを予定している。
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