最近報告された人工知能を用いたランダム化対照マンモグラフィースクリーニング（MASAI）試験の結果は、補助的 AI がマンモグラフィートリアージにおいて実行可能な役割を提供する可能性を示唆しており、研究者らは 105,915 人の女性コホートにおけるインターバル乳がん発生率の大幅な減少に注目している。
とのインタビューで 画像診断Wendie Berg医師、Stamatia Destounis医師、Amy Patel医師は、最近出版されたMASAI研究結果についての考えを共有しました。 ランセット。
Q：何かありますか？ ランセット 特に印象的または驚くべきと感じた研究は何ですか?
バーグ博士: これは AI の優れた使用例であり、ヨーロッパでマンモグラフィーの人間のダブルリーダーを置き換えます。その結果は、浸潤性間隔がんの減少、がん検出の改善、偽陽性の増加なしなど、あらゆる指標において良好でした。特に、この利点は高濃度乳房と低濃度乳房の両方で観察されました。
デストーニス博士:私が興味を持ったのは、介入グループ (AI あり) と対照グループ (放射線科医 2 名) の方が感度が高かったことであり、これは浸潤がんの年齢および乳房密度にわたって一貫した効果でした。これは欧州にとって重要であり、各地で労働力不足が経験されていることから、従来の二重読解の中止を検討する可能性がある。
パテル博士: 彼らの研究では、AI を活用したマンモグラフィー検査により高いがん検出率が達成され、間隔がんが 12 パーセント減少し、浸潤がんが 16 パーセント減少したことが特に印象的でした。また、小さなリンパ節陰性浸潤腫瘍の検出感度が高いことも実証されており、早期に検出できることが示唆されました。また、この研究で放射線科医が行った標準的な二重読影と同等の特異性がありました。
Q: 研究結果を評価する際に読者に注意することはありますか?
バーグ博士: 米国ではマンモグラフィーは日常的に二度読みされるわけではなく、私たち（患者と医療提供者）全体としては、放射線科医による監督なしで AI 読影を受け入れる準備がまだ整っていません。現時点では AI の導入にかかる費用の払い戻しは行われていないため、医療システムに投資を行うよう説得することが課題となります。
この研究はスウェーデンの 4 つのセンターで実施されたため、結果の一般化が制限される可能性がありますが、この研究で使用された Transpara ソフトウェア (Transpara、バージョン 1.7.0.、ScreenPoint Medical) は、2D マンモグラムとトモシンセシス マンモグラムの両方を使用し、さまざまな集団およびプラットフォームにわたって広く検証されています。この研究ではまた、1 回のスクリーニングのみを評価しました。 AI の利点が持続するかどうかは不明です。
デストーニス博士: これは重要かつタイムリーな研究です。ただし、これはあくまで 20 か月の期間にわたるものであり、AI がインターバル癌の検出率やその後のスクリーニングで検出される浸潤癌の種類にどのような影響を与えるか、またこれらの結果が長期にわたって持続し検証されるかどうかについては、長期的なデータが存在しないことを理解する必要があります。
パテル博士:この研究はスウェーデンで行われ、二重読解アプローチが実施されました。米国では通常、読者は 1 人であるため、研究の一般化可能性に疑問が生じます。米国では、単一のリーダーを使用して同様の研究をさらに実施する必要があります。さらに、データの多様性と、経験の少ない放射線科医による結果の潜在的なばらつきも、考慮すべき要素となります。
Q: AI を診療に取り入れていますか?ある場合、どのような結果や影響がありましたか?
バーグ博士: 長年にわたり、私たちが使用しているトモシンセシス（3D）マンモグラムの合成 2D 再構成では、石灰化と構造の歪みを強調するために AI が採用されており、スラブ画像により読影時間が短縮されます。 MASAI のようなマンモグラムの「補助読影」に加えて、乳房超音波および MRI 読影に利用できるソフトウェアもあります。 AI を検討している分野は他にもたくさんあります。これには、マンモグラフィーのみからのリスク評価、疑わしい所見を伴うマンモグラフィーの優先順位付けによる緊急解釈、関連する病歴の医療記録の選別などが含まれます。
デストーニス博士: 当社は患者のワークフロー、スケジュール設定、乳房密度、乳がんリスクの評価を改善するために AI を組み込み、AI を利用してがん検出を向上させる研究を継続しています。 Ai はさまざまな方法で練習を改善できます。
パテル博士: 当社は 2019 年から乳房超音波検査に AI を導入しました。AI は非常に正確であり、誤検知を減らしながらがんの検出率を維持していることがわかりました。また、2022 年からは AI を活用したマンモグラフィーを利用しており、1 mm のトモシンセシス スライスを 2 ～ 3 mm のオーバーラップを伴う 6 mm スライスに再構成するのに役立ちます。 AI コンポーネントは、生の 3D 高解像度データを分析して、臨床的に重要な関心領域を特定し、優先順位を付け、保存します。その結果、画像の完全性を損なうことなくがんの検出率を維持することもできました。
Q: この研究について他に何か付け加えたいことはありますか?
デストーニス博士:この発見は、臨床的に関連のあるがんの早期発見への移行を示唆しています。彼らは、対照群と比較して介入群では悪性度または進行性の間隔がんが少ないことを発見しました。これは非常に興味深く、この傾向が長期研究で特定される場合には重要です。
バーグ博士は、ピッツバーグ大学医学部の高名な教授であり、乳がん臨床科学のバーナード F. フィッシャー博士の教授です。
デトゥーニス博士は、ニューヨーク州ロチェスターにあるエリザベス ウェンデ ブレスト ケアのマネージング パートナーであり、米国放射線学会の乳房画像委員会の委員長です。
パテル博士は、カンザス大学医学部の放射線学の臨床准教授です。彼女は、米国放射線学会 (ACR) の放射線学擁護ネットワークおよび米国放射線学会協会 (RADPAC) の政治活動委員会の委員長を務めています。
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2026-02-05 11:43:00