Mayo Clinic は AI が人間の医師よりも数年早く膵臓がんを検出できると述べている

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要約 - Mayo ClinicのREDMOD AIモデルは、通常のCTスキャンにおいて、臨床診断の平均16ヶ月前に膵臓がんを73%の検出率で特定した。 - このAIは、当初は正常と診断された約2,000件のCTスキャンを分析し、その中には後に膵臓がんと診断された患者のスキャンも含まれていた。 - REDMODの検出能力は、同じスキャンを診断した専門医の能力（放射線科医の39%に対し、AIは73%）の約2倍に達する。学術誌「Gut」に掲載された検証研究の結果によると、Mayo Clinicは、通常のCTスキャンにおける微細な変化を特定することで、臨床診断の最大3年前から膵臓がんを検出できるAIモデルを開発した。 REDMODと呼ばれるこのAIモデルは、臨床診断の平均475日前に88%の特異度で膵臓がんを検出した。このシステムは、がんではない患者を正しく識別すると同時に、研究者が「目に見えない」と表現した前臨床段階の膵管腺がんの兆候を捉えた。「膵臓がんから命を救うための最大の障壁は、疾患がまだ治癒可能な段階でそれを見つけることができないという点にありました」と、本研究のシニアオーサーであり、Mayo Clinicの放射線科医兼核医学専門医であるAjit Goenka医師は述べている。「このAIは、正常に見える膵臓からがんの兆候を特定できるようになり、多様な臨床現場において長期間にわたり確実にそれを行うことができます。」臨床診断の2年以上前に検出された症例において、REDMODは放射線科医の約3倍の精度を証明し、同じ画像を診断した専門医の23%に対し、68%の精度を達成した。 Mayoのこの画期的な成果は、膵臓がん検出におけるAIの広範な進歩の中で生まれた。造影CTスキャンを分析するためのAIフレームワークであるPanDxは、最近PANORAMAチャレンジでAUROC 0.9263を記録し、1位を獲得した。 Mayo Clinicの研究チームは現在、AIを活用した検出をリスクの高い患者のケアにどのように統合できるかを評価する前向き臨床研究「AI-PACED」を実施している。この研究は、REDMODの実験室での成功を現実の臨床現場に応用することを目的としている。 2030年までに米国でがん関連死の第2位になると予測されている膵臓がんにおいて、早期発見は依然として極めて重要である。同報告書によると、この疾患の致死性は発見の遅れに起因しており、患者の85%以上ががんがすでに進行した後に診断を受けている。 2026年には約67,530人の米国人が膵臓がんと診断されると予測されている。疾患が膵臓を超えて進行した場合、現在の治療選択肢は依然として限られている。REDMODは、症状が現れる前の最も初期の生物学的変化を特定することで疾患の予測と予防を目指す、Mayo Clinicの「Precure」イニシアチブから生まれた。

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ソース：Decrypt

公開：2026-04-29 20:01:08

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