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2025-01-03 06:24:00
スウェーデンのカロリンスカ研究所による新しい研究では、特別に開発された AI モデルを使用して卵巣超音波スキャンをスクリーニングすることで、卵巣がんをより正確かつ迅速に診断できることが示されました。この研究では、AI モデルが良性異常と悪性異常をよりよく区別できるため、AI の使用により不必要な紹介の数を減らすことができることも示しています。
卵巣がんは偶然に発見されることが多く、診断が遅れるリスクが高くなります。さらに、医療現場の人員不足により、多くの国で超音波検査の専門家が不足しています。 「だからこそ、私たちは AI が人間の専門家を補完できるかどうかを知りたかったのです」と、カロリンスカ研究所のセーダーシュジュクフーセット臨床科学教育部（ストックホルム南総合病院）のエリザベス・エプスタイン教授であり、産婦人科部門の上級顧問であるエリザベス・エプスタイン氏は述べた。病院の婦人科。
卵巣がんの診断を改善する
卵巣がんの診断と治療を改善することは、生存の可能性を高めるためにもちろん重要です。たとえば、カタリーナ病院のアンナ コッホ氏とキャロライン ムンティンガ氏は、卵巣がんの診断を改善する可能性を検討する研究を 2022 年に開始しました。特に、超音波スキャンの評価と良性病変と悪性病変の区別を支援する可能性についても検討しました。 コンピュータのモデル。
同年に 発展した エンジニアのニック ヴァン デ バーグは、同僚のエンジニアのローリー ヴァン ウィアードとともに、ソフトウェアを搭載したハイパースペクトル カメラを開発しました。このカメラを使用すると、外科医は、たとえば卵巣がんの場合、腫瘍組織をさらに正確に切除し、健康な組織を残すことができます。
AI モデルによる超音波の評価
スウェーデンの研究チーム 発展した 良性卵巣病変と悪性卵巣病変を区別できるニューラル ネットワーク モデル。その後、8 か国の 20 の病院からの 3,652 人の患者の 17,000 枚を超える超音波画像で AI モデルがトレーニングされ、テストされました。次に彼らは、モデルの診断能力を専門家や経験の浅い超音波検査者の大規模なグループの診断能力と比較しました。
その結果、AI モデルは卵巣がんの特定において専門家と非専門家の両方の研究者を上回り、精度は 86.3% であったのに対し、専門家と非専門家の精度はそれぞれ 82.6 パーセントと 77.7 パーセントでした。 -専門の研究者。 「これは、ニューラル ネットワーク モデルが、特に診断が難しい症例や超音波専門家が不足している状況において、卵巣がんの診断において貴重なサポートを提供できることを示唆しています」とエプスタイン教授は述べています。
「不必要な」紹介の減少
AI モデルにより、専門家への紹介の必要性も軽減できます。 AI モデルを使用して超音波画像を評価する模擬トリアージ状況では、紹介の数が 63% 減少しました。誤った診断の数は 18% 減少しました。これにより、卵巣病変のある患者に対するより迅速で費用対効果の高い治療が可能になる可能性があると研究では述べられている。
有望な結果にもかかわらず、研究者らは、ニューラル ネットワーク モデルの可能性を最大限に発揮し、臨床上の限界を完全に理解するにはさらなる研究が必要であると強調しています。 「さらなる研究と AI モデルのさらなる開発により、AI ツールは最終的には将来性のあるケアに不可欠な部分を形成し、専門家の負担を軽減し、病院のリソースを最適化する可能性があります。しかし、それらが異なる臨床現場や患者グループに適応できるようにする必要があります」とカロリンスカ研究所のエプスタイン教授の研究グループの博士候補者であり、KTH王立工科大学のエミール・コヌク氏との共同筆頭著者でもあるフィリップ・クリスチャンセン氏は言う。
研究者らは現在、SödersjukhusetでAIモデルの日々の臨床安全性と有用性を評価する前向き臨床試験を実施している。今後の研究には、患者管理と医療費への影響を調べるためのランダム化多施設共同試験も含まれる。
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