メイヨークリニックとMDアンダーソンがんセンターの研究者らは、CTスキャンで膵臓がんの兆候を驚くべき精度で特定できる人工知能モデルを開発した。 REDMOD (ラジオミクスベースの早期検出モデル) と呼ばれるこのシステムは、分析された症例の約 73% で従来の診断より約 16 か月前に病気を認識できました。一部の検査では、AI が疑わしいパターンを 2 年以上前に検出し、臨床的確認の最大 3 年前に識別できる可能性がありました。
膵臓がんは、現代の腫瘍学における重大な課題です。現在、診断の 85% は病気がすでに他の臓器に広がっているときに行われており、治癒治療の選択肢が大幅に損なわれています。この病気は、2030 年までに米国におけるがんによる死亡原因の第 2 位になると予測されています。REDMOD は、定期検査での最小限の変化を特定することで、このシナリオを変える有望なツールと考えられます。
システムが目に見えないパターンを認識する仕組み
REDMOD は、明らかな腫瘍や人間の目に見える腫瘍を検索しません。代わりに、従来の視覚的検出が不可能な、膵臓組織の質感と構造の微妙な変化である放射性パターンを探します。このモデルは、まだ介入が成功する可能性がある段階で病気の初期兆候を認識する方法を学習するために、969 回のコンピューター断層撮影スキャンでトレーニングされました。
正常な細胞は、DNA に突然変異を起こし、それが細胞の成長や行動に影響を与えます。膵臓がんでは、これらの変化が画像検査で確認できる腫瘍に発展したり、臨床症状を引き起こしたりするまでに数年かかることがよくあります。 REDMOD は、腫瘍が臨床的に発現するずっと前にこの目に見えない進行を捕捉し、正常に見える膵臓の疾患の兆候を特定します。
人間の専門家を上回るパフォーマンスを発揮する
研究者らは、後に膵臓がんを発症した患者の63枚のCTスキャンと、健康な人の430枚の対照スキャンでREDMODをテストした。このシステムは、63 件の疑わしいケースのうち 46 件を正確に特定し、73% のヒット率を達成しました。同じスキャンを分析した 2 人の放射線科医が同時に初期兆候を検出したのは、症例の 38.9% のみでした。この違いは大きな利点を表します。AI モデルは専門家と比較して早期発見能力がほぼ 2 倍になりました。
テストは、異なる病院の異なる機器を使用して 2 つの異なるデータセットで繰り返されました。すべてのシナリオで、REDMOD は一貫した信頼性の高いパフォーマンスを維持しました。複数の検査が利用可能な患者の場合、検査が数か月離れて実施された場合でも、AI はほぼ一致した結果を生成し、モデルの時間的安定性を実証しました。
臨床実施における課題
この研究では、将来の改良のための重要な点が特定されました。430 人の健康な人のうち、81 人が REDMOD によって誤って容疑者としてマークされたということです。実際のシナリオで実装された場合、これらの人々は陰性結果を確認する前に追加の検査を受けることになります。この特異性を改善することは、不必要な処置を回避し、患者の不安を軽減するために優先事項となります。
- 膵臓がんの高リスク群における前向き検証
- より大規模で地理的に多様な集団を対象としたテスト
- さまざまな病院の既存の臨床プロセスへの統合
- モデルの特異性を改善して誤検知を削減
- 病院のさまざまな状況や設備でのアクセシビリティの確保
メイヨークリニックの放射線科医アジット・ゴエンカ氏は、膵臓がんの命を救う最大の障害は、常に治癒可能ながんを検出できないことだと語る。専門家によると、AI は、時間の経過とともにさまざまな臨床状況において、正常に見える膵臓のがんの兆候を確実に識別できるとのことです。
診断パラダイムの変革
REDMOD の本当の可能性は、他の医学的理由で実行される日常的な CT スキャンへの応用にあります。医師は、がんとは関係のない症状を調べるために膵臓検査を指示することがよくあります。 REDMOD がこれらの画像を定期的に監視すれば、治癒治療がまだ有効であり、より良い予後が得られる前臨床段階でがんを検出できる可能性があります。
研究者らは、より大規模で多様なグループにテストを拡大することを計画している。また、さまざまな施設の既存の医療ワークフローに AI を組み込むことの容易さについても調査する予定です。目標は、進行した症状に基づく現在の診断を早期の疾患の積極的な阻止に変え、膵臓がんの治療アプローチを根本的に変えることです。
研究著者らは、REDMODが大規模な臨床指向のデータセット内の隠されたシグナルを一貫して検出する実証済みの能力と、長期にわたる高い安定性および検証済みの特異性を組み合わせることで、AIによる早期検出の強固な基盤を構築できることを強調している。研究者らは、継続的な開発と改良により、現存する最も致死性の高い種類の癌の 1 つに対して非常に有用なシステムを提供できるだろうと楽観的な見方を示しています。
