AI 支援によりマンモグラフィー検査のパフォーマンスが向上、作業負荷が軽減

大規模な遡及的コホート研究によると、乳がんのスクリーニング用マンモグラフィーに人工知能（AI）を導入すると、スクリーニングの性能が大幅に向上し、放射線科医の作業負荷が軽減された。

AI導入前後のスクリーニングパフォーマンスを比較すると、リコール率と偽陽性率が大幅に減少したことが示された（ポP=0.01、 ポP=0.02）、浸潤癌の発生率は減少した（ポ=0.04）。

AIを使用して陰性スキャンの二重放射線科医によるレビューの必要性を排除することで、作業負荷が33.5％減少したと、コペンハーゲン大学のアンドレアス・ラウリッツェン博士と共著者らは報告した。 放射線科。

「リンパ節陰性率を除くすべてのスクリーニングパフォーマンス指標が改善した。 [which did not differ]「AI検査スコアの閾値が5から7に上昇すると、読解力は低下した」と著者らは要約で書いている。「AI検査スコアの閾値が5から7に上昇すると、読解力は低下した。 [on a scale of 1-10]「再検査率、偽陽性率、リンパ節陰性癌の割合はすべて大幅に減少した」と研究者らは付け加えた。

「言い換えれば、閾値が高いほど、リコールされる女性の数は少なくなり、リコールによって乳がんと診断される頻度が増すことになる。」

この研究結果が重要なのは、最近報告されたマンモグラフィーにおけるAIに関する研究がスウェーデンからのものだったためだ。ニューヨーク市にあるNYUランゴーン・ヘルスのローラ・ヒーコック医学博士は、「デンマークの研究は、他の国でも結果が当てはまるという安心感を与えてくれる」と述べた。

AI が米国におけるマンモグラフィー検診にどのような影響を与えるかはまだ分からない。

「ヨーロッパでは、マンモグラムはすべて2人の放射線科医によって読影されます」と彼女は語った。 メドページトゥデイ 電子メールで。「意見が合わない場合は、合意形成会議を開いて共同で決定を下します。これは、1人の放射線科医がマンモグラムを読影する米国とは異なります。」

「AI を 2 番目の読影者として使うことで、マンモグラフィーの読影作業負荷が 33.5% 減少し、放射線科医は代わりに他の必要な放射線科業務 (手順、読影待ちの他の検査の検査) を行うことができるようになりました」とヒーコック氏は続けた。「また、2 つの読影者のうち 1 つを AI に切り替えることで、がん検出率が上がり、偽陽性が減ったため、患者のケアが改善されました。AI によって発見されるがんは小さくなる傾向があり、患者の治療結果が良好になる可能性が高くなります。限界としては、浸潤前のがんがわずかに多く発見されることです。」

デンマークの結果は、以前発表されたスウェーデンの試験と同等か、それよりわずかに優れていると彼女は付け加えた。スウェーデンの試験の追跡データはまだ入手可能だが、研究では、AIを第2の読影者として利用しても、患者のケアに悪影響はなかったことが示された。

ヒューストンにあるテキサス大学MDアンダーソンがんセンターの医学博士ウェイ・ヤン氏は、デンマークの研究で使用されたものと類似したAIシステムはすでに5つの州とコロンビア特別区の50か所以上に導入されていると述べた。

「乳がん検出率の向上、偽陽性率の低下、再検査の減少、放射線科医の作業負荷の軽減の組み合わせは説得力がある」とヤン氏は述べた。「スクリーニングマンモグラフィーが「二重読影」なしで毎年行われている米国と、二重読影を伴って2～3年に1度行われている欧州で、このデータがどのように現れるかは興味深い」

ローリッツェン氏らは、2020年から2022年にかけてデンマークで2年ごとに乳がん検診を受けた女性のマンモグラフィデータの分析結果を報告した。研究対象集団は、AIシステムの導入前に検診を受けた6万751人と導入後に検診を受けた5万8246人の女性で構成された。

これまで、マンモグラムはすべて 2 人の放射線科医によって読影されていました。2021 年 11 月に AI システムが導入されて以降、最初の読影は 1 人の放射線科医と AI システムによって行われるようになりました。

放射線科医と AI によって「おそらく正常」と判断されたマンモグラムは正常として受け入れられました。リスクの高いマンモグラムは、AI のサポートを受けて 2 人の放射線科医によって評価されました。「おそらく正常」の定義は当初、スコア ≤5 でしたが、2022 年 5 月に ≤7 に引き上げられました。

研究者らは、デンマークと欧州のガイドラインに準拠したパラメータを評価しました。実装前と実装後の成果を比較すると、AI の使用により次の結果が得られました。

• リコール率が低い: 3.09% vs 2.46%
• 誤検出率の低下: 2.39% vs. 1.63%
• PPV の増加: 22.6% 対 33.6%
• がん検出率の向上: 0.70% vs. 0.82%
• より小さな腫瘍（1cm以下）の検出：36.6% vs. 44.9%
• 浸潤がんの減少: 84.9% vs. 79.6%

リンパ節陰性癌の発生率に大きな変化はありませんでした (76.7% 対 77.98%)。放射線科の作業負荷は 116,492 回の読み取りのうち 38,977 回で減少しました。

この研究はデンマークのチームが以前に行ったAIシステムのシミュレーション研究に追加されたものだが、「実際の臨床診療におけるAIの真の影響を反映しているため、放射線科医にとってより興味深いものとなっている」と、カリフォルニア大学サンフランシスコ校のエイミー・リー医学博士とシカゴのノースウェスタン大学のサラ・フリードワルド医学博士は論文で述べている。 付随する論説。

「これは、実際の臨床診療における AI サポート ツールの将来的な実装を評価する、利用可能な限られた研究への歓迎すべき追加である」と Lee 氏と Friedewald 氏は指摘した。

この結果はスウェーデンで最近行われた2つの研究の結果と一致していると研究者らは付け加えた。 ある研究 AIのサポートを受けた放射線科医による二重読影の方が二重読影よりも優れていることが示されました。 もう一つの 1 人の放射線科医と AI システムによる読影の方が、2 人の放射線科医による読影よりも優れていることが示されました。

ローリッツェン氏と共著者らは、研究にはいくつかの限界があることを認めている。COVID-19パンデミック、放射線科医の不足、待ち時間（おそらくがん検出率の上昇に寄与している）のため、AIによるスクリーニング間隔の中央値は長くなった。また、この研究では、AIスクリーニング層別化とAI支援による意思決定支援の個々の効果を評価することはできなかった。単回読影を行った放射線科医は、AIシステムがこれらのスクリーニングをおそらく正常と分類したという事実を知らされていなかった。

また、この研究では放射線科医がAIのマーキングにどの程度同意しているかというデータも提供されておらず、AI導入後の中間期がんの追跡調査期間が不十分だったと研究者らは付け加えた。