先進技術に支えられたマンモグラフィーにより悪性度の進行性乳がんが減少する、とランセット論文は述べている
主要な新しい研究では、AI を使用しないスクリーニングよりも AI を利用したスクリーニングでより多くの女性の乳がんが特定されたことが判明しました。
10万人以上の女性を対象とした試験では、AI支援による乳がん検診が多くの手段において標準的なマンモグラフィーよりも効果的であることが判明した。
研究者らは、彼らの発見が、特に医療専門家の労働力不足の状況において、マンモグラフィー検査プログラムにおける AI の導入を裏付けるものであると信じています。
スウェーデンの研究は今週発表された。 ランセット人工知能によってサポートされたマンモグラフィーは、スクリーニング中により多くのがんを特定できることを示しました。また、その後数年間で乳がんの診断率が 12% 減少することも判明しました。
「乳がん検診プログラムで AI 支援マンモグラフィーを広く展開することは、放射線科医の仕事量のプレッシャーを軽減するだけでなく、悪性度の高いサブタイプを持つがんを含む、より多くのがんを早期に検出するのに役立つ可能性があります」と筆頭著者であるスウェーデンのルンド大学のクリスティーナ・ロン博士は述べた。
「ただし、医療への AI の導入は、テスト済みの AI ツールを使用し、AI が地域や国のさまざまな検査プログラムにどのような影響を与えるか、またそれが時間の経過とともにどのように変化するかについて適切なデータを確実に取得できるように継続的なモニタリングを実施しながら、慎重に行う必要があります。」
この研究は、乳がんスクリーニングにおける AI の使用を調査した初のランダム化比較試験であり、がんスクリーニング全般における AI の使用を調査したこれまでで最大規模の試験です。
以前に発表された MASAI 試験の中間安全性結果では、AI 支援マンモグラフィーにより放射線科医の画面読み取り作業負荷が 44% 削減されたことがわかりました。
別途発表されたこの試験の初期分析では、偽陽性の増加なしに癌の検出が29パーセント増加したことが判明した。
「私たちの研究は、医療従事者のAIによる代替を支持していません。AIを活用したマンモグラフィ検査では、依然として少なくとも1人の人間の放射線科医が画面読み取りを行う必要がありますが、AIの支援が必要です」とオランダのラドボウド大学医療センターの筆頭著者ジェシー・ゴマーズ氏は述べた。
「しかし、私たちの結果は、放射線科医の仕事量に対する大きなプレッシャーを軽減するためにAIを使用することを正当化する可能性があり、これにより専門家が他の臨床業務に集中できるようになり、患者の待ち時間が短縮される可能性があります。」
マンモグラフィー検査は、主に癌の早期発見と治療により、乳癌死亡率の低下と関連しています。しかし、欧州のガイドラインでは 2 人の放射線科医がマンモグラムを読影することが推奨されているにもかかわらず、一部のがんは依然としてスクリーニングで検出されません。
推定では、陰性スクリーニングの後、次に予定されているスクリーニング（インターバルがん）までに診断された乳がんの 20 ～ 30 パーセントは、前回のマンモグラムで発見されていた可能性があると示唆されています。インターバルがんは、定期的なスクリーニングで検出されるがんよりも進行性または進行性であることが多く、効果的に治療することが困難になります。
2021年4月から2022年12月にかけて、スウェーデンの4施設でマンモグラフィー検査に参加した10万人以上の女性が、AI支援マンモグラフィーまたは2人の放射線科医が各マンモグラフィーを読影する標準スクリーニングのいずれかにランダムに割り当てられた。
AI グループでは、専門技術がマンモグラムを分析し、低リスクの症例は 1 回の読み取りに、高リスクの症例は放射線科医による 2 回の読み取りにトリアージされました。 AI は放射線科医の検出サポートとしても使用され、画像内の疑わしい所見を強調表示しました。
AI システムは、10 か国以上の複数の機関からの 200,000 件を超える検査によってトレーニング、検証、テストされました。
さらに、AI群では対照群と比較して浸潤性がんが16％、大型がんが21％、悪性度の高いサブタイプがんが27％減少した。
AI 支援マンモグラフィー群では、スクリーニングで癌症例の 81% が検出されましたが、対照群では癌症例の 74% が検出され、9% 増加しました。偽陽性率は両グループで同様で、AI グループでは 1.5 パーセント、標準グループでは 1.4 パーセントでした。
著者らは、分析が 1 つの国で実施されたこと、1 種類のマンモグラフィー装置、および 1 つの AI システムに限定されていることなど、いくつかの制限があり、結果の一般化可能性が制限される可能性があることを指摘しています。さらに、この試験では、放射線科医は中程度から高度な経験を持っていたため、経験の浅い放射線科医に対する所見の一般化が制限される可能性があります。最後に、人種や民族に関する情報は収集されませんでした。
「このグループの女性による将来の検診と費用対効果に関するさらなる研究は、AI支援マンモグラフィ検診を使用することの長期的な利点とリスクを理解するのに役立つでしょう」とラン博士は付け加えた。
「標準的なスクリーニングと比較して、AI を活用したマンモグラフィスクリーニングの好ましい結果が提案され続ければ、特にスタッフ不足に直面している中で、広範なマンモグラフィスクリーニングに AI を使用する強力な根拠となる可能性があります。」
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#AI支援スクリーニングにより後からの乳がん診断が12減少 #研究
2026-01-30 08:37:00