AI誘導マンモグラフィーは作業負荷を33%軽減し、乳がんのリスクを低下させる検出

最近、Radiology に掲載された研究で、デンマークとオランダの研究者は、人工知能 (AI) システムの導入前と導入後のスクリーニングの有効性とマンモグラフィー スクリーニングの全体的な負担について遡及的に分析を行いました。

乳がんの定期的なマンモグラフィー スクリーニングは、乳がんによる死亡率を大幅に低減します。しかし、マンモグラフィーによる大量スクリーニングは、疑わしい病変がほとんど含まれていないマンモグラムを多数確認しなければならない放射線科医の作業負荷を増加させます。

さらに、偽陽性を減らして検出を向上させるために使用される二重スクリーニングは、放射線科医の作業負荷をさらに増加させます。マンモグラムを読影できる専門の放射線科医の不足は、この状況を悪化させます。

最近の研究では、高いスクリーニング基準を維持しながら放射線レポートを効果的に分析するための AI の使用が広範囲に検討されています。 AI が放射線科医にフラグの付いた病変のあるマンモグラムを強調するのを支援するこの複合アプローチは、スクリーニングの感度を維持しながら放射線科医の作業負荷を軽減すると考えられています。

今回の研究では、デンマーク国立乳がんスクリーニング プログラムの一環としてマンモグラフィーでスクリーニングされた 2 つの女性コホートの予備的なパフォーマンス指標を使用して、AI ツール導入後のスクリーニング作業負荷とパフォーマンスの変化を比較しました。

このプログラムでは、50 歳から 69 歳の女性を対象に、79 歳になるまで 2 年ごとにスクリーニングを受けるよう呼びかけました。BRCA 遺伝子など、乳がんのリスク増加を示すマーカーを持つ女性は、異なるプロトコルを使用してスクリーニングされました。

研究者らは、AI システムの導入前と導入後にスクリーニングされた 2 つの女性コホートを使用しました。分析には、高リスクのサブグループを除外するため、70歳未満の女性のみが含まれました。

参加者全員が、頭尾方向および内外斜位ビューのデジタルマンモグラフィーを使用した標準プロトコルを受けました。この研究で陽性となった症例はすべて、乳管がんまたは浸潤がんのスクリーニングによって特定され、針生検によって確認されました。病理学的報告、病変のサイズ、リンパ節転移、診断に関するデータも、国立健康登録から取得されました。

マンモグラムの分析に使用されたAIシステムは、マンモグラム上の疑わしい石灰化または病変を検出、強調表示、およびスコア付けするために、ディープラーニングモデルを使用してトレーニングされました。その後、AIはスクリーニングを1から10のスケールでランク付けし、乳がんの可能性を示しました。

経験豊富な放射線科医が中心のチームが、両コホートのマンモグラムをレビューしました。 AI システムの導入前は、各スクリーニングは 2 人の放射線科医によって検討され、両方の放射線科医がスクリーニングにさらなる評価が必要であると判断した場合にのみ、患者は臨床検査と針生検を受けるよう推奨されていました。

AI システムの導入後、スコアが 5 以下のマンモグラムは、1 回の読影しか受けていないことを承知の上で、上級放射線科医によって検討されました。さらなる検査が必要なマンモグラムについては、2 人目の放射線科医と協議しました。

この研究では、AI システムの導入により、乳がん集団スクリーニングの一環としてマンモグラムを分析する放射線科医の作業負荷が大幅に軽減され、スクリーニングの効率も向上したことがわかりました。

AI システムの導入前にスクリーニングされたコホートは 60,000 人以上の女性で構成されていましたが、AI を使用してスクリーニングされたコホートは約 58,000 人の女性でした。 AI によるスクリーニングにより、乳がんの診断数が増加し (AI 導入前は 0.70%、AI 導入後は 0.82%)、偽陽性の数が減少しました (AI 導入前は 2.39%、AI 導入後は 1.63%)。

AI ベースのスクリーニングでは陽性予測値が高く、AI ベースの方法では浸潤がんの割合が低くなりました。リンパ節陰性がんの割合は変化しませんでしたが、その他のパフォーマンス指標では AI ベースのスクリーニングによって結果が大幅に改善されたことが示されました。読影負荷も 33.5% 減少しました。

したがって、この研究では、デンマークでの集団乳がん検診の一環として、AI ベースのスクリーニング システムが放射線科医の作業負荷を軽減し、マンモグラムのスクリーニング率を向上させる効果を評価しました。

結果では、乳がんの診断が大幅に増加し、偽陽性が大幅に減少したことからわかるように、AI ベースのシステムによって放射線科医の作業負荷が大幅に軽減され、スクリーニング率が向上しました。