AI 支援スクリーニングにより乳がんの早期発見が向上 |健康と福祉

人工知能 (AI) は医療の分野でその地位を確立しつつあり、診断検査の読み取りのサポートにも活かされています。この分野における彼の進歩の最新の例は、 臨床試験今週木曜日に公開された ランセット、 これにより、乳がんスクリーニングにおける AI の可能性が検証されました。スウェーデンの10万人以上の女性が参加したこの研究では、マンモグラムを読むことで改善が見られることが示されました。 早期発見 このプログラムを利用して乳房腫瘍の治療を行います。さらに、放射線科医の仕事量が軽減され、インターバルがんの診断率が低下します。インターバルがんとは、スクリーニングの合間に検出され、通常は予後がより悪い腫瘍のことです。

話を続ける前に基本的なニュアンスを述べておきます。この研究は、医療従事者を AI または類似のものに置き換えることを正当化するものではないと、研究の著者らは警告しています。しかし、実際に行うのは、非常に特殊な状況において健康結果を最適化するための人工知能ツールの使用をサポートすることです。 「乳がん検診プログラムに AI マンモグラフィーを導入すれば、放射線科医の仕事のプレッシャーを軽減できるだけでなく、早期段階でより多くのがんを検出できる可能性があります。 攻撃的なサブタイプ」と、声明の中で主著者であるルンド大学（スウェーデン）のクリスティーナ・ラング氏を擁護している。しかし次に、研究者は、実証済みのツールを使用し、継続的に監視しながら、「慎重に」AIを導入するよう求めている。

それは間違いありません スクリーニングは命を救う: これらの集団戦略は、腫瘍を早期に発見するのに役立ちます。がんと同様、時は命であり、早期に検出できれば治癒の可能性ははるかに高くなります。マンモグラフィーは、ヨーロッパでは国によって異なりますが、通常 45 歳または 50 歳から 2 年ごとに実施され、スクリーニングとしての価値が十分に実証されていますが、確実ではありません。多くの腫瘍を迅速かつ適切に検出しますが、一部の腫瘍はこれらの早期検出プログラムの目を逃れることができます。

実際、スクリーニング検査が陰性であった後、インターバル腫瘍と呼ばれる次のスクリーニング検査が行われる前に診断された腫瘍の 20% ～ 30% は、前回のマンモグラムで検出されていた可能性があると推定されています。したがって、検査のパフォーマンスをますます向上させることが、がんをできるだけ早く見つけ出し、見逃される可能性のある危険な腫瘍の診断の遅れを避けるための鍵となります。

マンモグラフィー読影のお手伝い

乳房スクリーニングでは、マンモグラフィーは 2 人の放射線科医による二重の読み取りが必要です。この研究で彼らが行ったのは、参加者を 2 つのグループに分け、介入部門に 10 か国の 200,000 件以上のテストで訓練された AI システムのサポートを割り当てることです。したがって、対照群にはマンモグラムの標準分析（2人の放射線科医による二重読影）が提供されましたが、介入グループではAIシステムが画像を分析し、1回の読影では低リスクのもの、放射線科医による二重読影では高リスクのものに分類しました。

MASAIと呼ばれるこの試験では、対照群と比較して、介入群（支援を利用した群）では、 彼)、29% 多くの腫瘍が特定され、また重要なことに、偽陽性の増加もありませんでした。

「試験では、放射線科医が最終決定を下しましたが、彼らはAIのサポートを受けていました。AIの疑いのレベルに関する知識はおそらく放射線科医の決定に影響を与え、高リスクの検査での偽陰性を減らすのに役立ちました。さらに、AIはマンモグラム内の疑わしい領域を強調表示し、放射線科医が他の方法では気づかなかったであろう癌を特定するのに役立った可能性があります。」とLång氏はEL PAÍSへの回答で振り返った。

間隔腫瘍の減少

この早期発見の精度の向上の直接の結果は、スクリーニング中により多くの腫瘍が特定されるため、次のスクリーニング（インターバルがん）までのその後 2 年間の診断率も低下することです。具体的には12％です。ラング氏によれば、これは不可欠である。なぜなら、スクリーニングの合間に診断される腫瘍は、通常のスクリーニングで検出される腫瘍よりも特に悪性度が高かったり、より進行した段階で存在する傾向があるからである。

「インターバルがんの数を最小限に抑えることが重要です。スクリーニングで臨床的に重大ながんを早期に発見することが重要です。早期に発見することで効果的な治療の可能性が高まるからです」と研究者は説明する。

この研究では、AI 支援のスクリーニングにより、マンモグラム読影の作業負荷も 44% 削減されることも明らかになりました。これは、乳房放射線科医が不足している状況では特に有益であるとラング氏は同意します。

コルドバのソフィア王妃芸術センター乳がん放射線診断部長でスペイン医療放射線学会会員のマリーナ・アルバレス氏は、この研究は「スクリーニングプログラムに関する意思決定のための非常に強力な証拠」を提供すると考えている。 「作業負荷を軽減することが必要です。この種のツールを使用しない限り、スクリーニングの年齢を延長することはできません」とアルバレス氏は言います。

AIは置き換えるのではなく補完する

さて、生じ得る疑惑を踏まえると、 このタイプのツール ラング氏は医学界内で、専門家の活動量を減らすことと専門家の代替について話すことは別のことであると警告している。「この研究では、AIが放射線科医に取って代わることができることは実証されていない。AIが独立したツールとして使用された場合、おそらく多くの偽陽性が発生するだろう。その一方で、AIはまた、臨床試験で放射線科医によって検出されたいくつかのがんを見落とした。」

AI は完璧ではなく、人間と同じように間違いを犯します。この研究が提起しているのは、医療の目を補完するものとしてのその実現可能性です。 「AI は、乳がん検診において人間の読影者に代わるほどまだ開発されていませんが、検診をより効率的かつ正確にするための貴重なサポート ツールであることは明らかです」と研究者は主張します。

アルバレス医師はこの研究には参加していませんが、経験豊富な放射線科医の基本的な役割に同意しています。 「判断を下すのは人工知能です。AI の主な貢献は、人間の目と合わさって違って見える 2 つの目であることです。AI は、気づかれないような非常に微妙な傷を検出します。しかし、最終的には私たちが判断しなければなりません。」

Lång 氏は、これらのツールを使用して費用対効果の分析がすでに実施されており、長期的な効果を確認するために今後のラウンドでのスクリーニング結果を評価する必要があることを保証します。