グローバル臨床で立証された肺がんAIの能力…効率性の極大化

Coreline Soft社の人工知能(AI)画像分析ソフトウェア「AVIEW(エイビュー)」がグローバル多機関臨床研究で、その効率性を立証した。

28日、Coreline Soft社は昨年の1年間AVIEWを活用した欧州と韓国での大規模の臨床データの内容を公開した。その結果、肺がん検診の運営効率性と読影構造の革新可能性が示された。

肺がんは低線量胸部CT(LDCT)を活用した早期発見可否によって生存率の格差が大きい疾患。しかし検診の規模が拡大されるほど ▲読影業務の負担増加 ▲専門人力の不足 ▲運営効率の低下などの構造的な限界に直面する。

しかし、AVIEWを活用した多機関・大規模の研究を見れば、AIが単純な補助ツールを越えて検診の運営全般を再設計できるインフラの役割ができることが臨床的に検証されたこと。

代表的な成果は、肺がん検診でAIを1次読影者(First Reader)として活用できる可能性を立証した研究。実際昨年発表されたイタリア「MILD trial研究」でAVIEWをFirst Readerとして適用したら高い陰性予測度(NPV)を基に全体の読影業務量を約71%まで減らすことが出来ると示された。

また、英国のUKLSデータセットを活用した研究でも最大79%水準の読影業務の軽減効果が報告され、国家単位の検診環境での実質的な運営改善の可能性を示唆した。

技術的な拡張性も期待される。Coreline Soft社は多機関研究を通じて低線量胸部CT画像をディープラーニング基盤で変換・分析したら冠動脈石灰化(CAC)の自動定量の精度が有意味に向上されることを立証した。

これは心臓専用のCTではない肺がん検診CTでも心血管リスク評価の信頼度を確保できることを意味し、検診の活用範囲を単一疾患から多疾患まで拡張できる技術的な根拠として評価される。

国内データ基盤の成果も続いている。昨年韓国国家肺がん検診プログラムのデータを活用した研究で、「AVIEW CAC」を通じて冠状動脈石灰化の進行を長期間追跡した結果、実際心血管イベントとの連関性が確認された。

これは肺がん検診CT1回で、がんと心血管リスクを同時に管理できる「多疾患統合検診モデル」としての可能性を提示した事例と評価される。

このような研究成果は最近欧州中心に現れる政策の変化ともかみ合う。ドイツは2026年からLDCT基盤の肺がん検診を法定健康保険の診療報酬対象で導入しながら、AI基盤CADソフトウェアの活用を制度的に規定した。

また、欧州の主要国家でもAI活用が勧告または示範段階に入った。このような環境変化の中でCoreline Soft社は ▲論文 ▲公共検診プロジェクト ▲実際の臨床運営の経験を同時に蓄積したこと。

これについてCoreline Soft社は「医療AIの価値はこれ以上精度の数値だけでは説明できない」とし「検診・追跡・管理の全過程で医療人の負担を減らし、検診システムの持続可能性を高める運営型インフラとしての役割が中核」と説明した。

続いて「AVIEWを活用した主要論文は医療AIが実験的な技術の段階を越えて、国家検診を支える構造的な道具の段階に進入していることを示す信号」とし「特に肺がん検診の拡大が本格化する今の時点で、当該臨床根拠はグローバルの検診政策と医療AI市場の方向性を予測する重要な参考事例になる」と述べた。