研究者らが早期がん検出のためのAIツールを開発
科学者らが、CTスキャンからの肺がんの早期検出を改善する新しい人工知能モデルを発表した。このツールは、数千の画像で訓練され、従来の方法よりも高い精度を達成する。この進歩は、患者の生存率を大幅に向上させる可能性がある。
2025年9月28日に発表された研究で、カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）の研究者らが、低線量CTスキャンを使用して肺がんを早期段階で特定するAIベースの診断ツールを導入した。LungAIと名付けられたモデルは、多様な患者集団からの10,000枚以上の匿名化されたCT画像を分析して開発され、がんを示す結節の検出で94%の感度と92%の特異度を達成し、予備テストで標準的な放射線科医の評価を15%上回った。
UCSFの放射線科医であるEmily Chen博士が率いる研究チームは、このツールががんスクリーニングのグローバルな格差に対処する可能性を強調した。「早期発見は結果を改善するための鍵だが、多くの地域で専門の放射線科医へのアクセスが限られている」とChenは研究の要旨で述べた。「LungAIは高品質なスクリーニングを民主化し、毎年数千の命を救う可能性がある。」トレーニングデータセットには、50～80歳の患者のスキャンを含み、喫煙者や職業的曝露を受けた高リスクグループに焦点を当てた。
背景の文脈から、肺がんは世界中でがん死亡の主な原因であり、2024年だけで220万件以上の新規症例が診断されたことが、世界保健機関のデータから明らかになっている。従来の検出方法はしばしば早期段階の微妙な兆候を見逃し、疾患が進行して治療が難しくなった段階で診断される。LungAIはディープラーニングアルゴリズムを使用してスキャンの疑わしい領域を強調し、偽陰性を減らすために放射線科医にセカンドオピニオンを提供する。
Nature Medicine誌に掲載されたこの研究は、計算リソースを提供した技術企業DeepHealth Inc.との協力を含んでおり、テストは3つの米国医療センターで行われ、結果は生検確認された症例に対して検証された。有望であるものの、研究者らは民族性横断的なモデルの頑健性を確保するためのより大規模で国際的なデータセットの必要性を指摘した。
含意は公衆衛生政策に及び、このようなAIツールの統合は予防介入を可能にすることで医療費を削減できる。しかし、データプライバシーとAIバイアスに関する倫理的懸念が強調され、チームは透明なアルゴリズムを提唱した。広範な展開のタイムラインは発表されなかったが、2026年にサービス不足地域でパイロットプログラムが計画されている。
この開発は、乳がんや皮膚がんの検出で成功を示した類似ツールを含む医療AIの広範なトレンドと一致する。専門家からのバランスの取れた視点、ジョンズ・ホプキンス大学のRaj Patel博士による同誌の解説を含むが、精度の向上を称賛しつつ、AIは人間の専門知識を補完するものであり、置き換えるものではないと警告している：「技術は診断を加速させるが、医師の判断はかけがえのないものである。」