AIによる乳がん検診の高度化：インターバルがんの早期発見へ

インターバルがんの課題

定期的な乳がん検診（マンモグラフィ）を受けているにもかかわらず、次回の検診までの間に発見される「インターバルがん」は、急速に増殖する悪性度の高いタイプが多いことが知られています。また、高濃度乳房（デンスブレスト）の女性では、従来の画像診断で病変が見逃されるリスクが高くなります。

AI画像解析の導入効果

深層学習を用いたAIアルゴリズムは、放射線科医の読影を支援し、微細な石灰化や構築の乱れを検出することに優れています。最新の研究では、AIを併用することで、放射線科医単独よりも早期に、かつ高い特異度で乳がんを検出できることが示されています。

検診の個別化に向けて

AIによるリスク評価に基づき、高リスク群には超音波検査やMRIを追加するなど、個々の女性に最適化された検診プログラムの構築が進められています。これにより、過剰診断を防ぎつつ、救命可能な早期乳がんの発見率向上が期待されます。