海外ジャーナルレビュー : 「癌」

Googleチームがマンモグラフィ読影AIを開発、検診精度が向上
International evaluation of an AI system for breast cancer screening [ 原文(アブストラクト)を読む⇒ ]

カテゴリー:
ジャーナル名:Nature
年月:January 2020
巻:577
開始ページ:89
【背景】
乳がんマンモグラフィ検診については放射線科医ごとの結果のバラツキ、偽陽性・偽陰性が問題となってきたが、人工知能はこの問題を改善することができるのか。Google HealthのMcKinneyらは、乳癌を特定するためのディープラーニングモデルを開発し、イギリス(n=25,856)・アメリカ(n=3,097)のデータセットにおいてそのパフォーマンスを検証し、さらに6名の放射線科医の読影と比較した。
【結論】
アメリカのデータセットにおいては、AIにより偽陽性が5.7%、偽陰性は9.4%減少した。二重読影が行われるイギリスのデータセットでも偽陽性が1.2%、偽陰性は2.7%減少した。6名の放射線科医との比較では、AIは全員を上回った(AUCで0.115差)。またイギリスの二重読影プロセスへの組み込みシミュレーションでは、AIにより、読影パフォーマンスを低下させることなく第二読影者の仕事量を88%削減しうることが示された。
【評価】
偽陽性はがん検診の有効性そのものを左右する問題であり、AIにより改善可能なことが示された意義は大きい。AIが信頼できる第二読影者として登場する日は近いかもしれない。
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大規模臨床試験、新規の薬・機器・手法・因子・メカニズムの発見に関する文献を主に取り上げ、原文の要約と専属医師のコメントを掲載。
(制作協力:Silex 知の文献サービス

取り上げる主なジャーナル(癌)
The Journal of the American Medical Association(JAMA)、Journal of Clinical Oncology (JCO)、Journal of the National Cancer Institute(JNCI)、Lancet、The New England Journal of Medicine(NEJM)、Cancer Research (Cancer Res)
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