乳房スクリーニングにおける過剰検出と過剰サーベイランス：現状と人工知能による最適化の可能性
Siyu Wang1, Jingyan Liu1, Linlin Song1
1Department of Medical Ultrasound, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, China.
Insights into imaging
|December 12, 2025
まとめ
人工知能（AI）は、がん検出率を維持しながら、不要な再検査や生検を減らすことで、乳がんスクリーニングを改善できる。このアプローチは、過剰検出に関連する患者の不安や医療費を最小限に抑えるのに役立つ。
科学分野:
- 放射線学
- 医用画像
- ヘルスケアにおける人工知能
背景:
- 乳がんスクリーニングは命を救うが、良性病変の過剰検出につながり、患者の不安を引き起こし、医療費を増加させます。
- マンモグラフィやMRIなどの現在のスクリーニング方法は、特異度が低いことが多く、偽陽性や不要な生検につながります。
研究 の 目的:
- スクリーニング技術、過剰検出の影響、およびスクリーニング最適化におけるAIの役割をレビューすること。
- AIが病変の層別化を改善し、乳がんスクリーニングにおけるフォローアップ戦略を個別化できるかを評価すること。
主な方法:
- スクリーニング技術（マンモグラフィ、DBT、超音波、MRI）とその限界に関するエビデンスの統合。
- 過剰検出の多次元的な影響（心理社会的および経済的負担を含む）の分析。
- 感度、特異度、リスク適応ワークフローを強化するAIの能力の評価。
主要な成果:
- AI支援読影は、がん検出率を維持または向上させながら、再検査率とワークロードを低下させます。
- AIは、特にBI-RADS 4病変に対して、より精密なリスク層別化を可能にし、不要な介入を減らします。
- 乳房画像報告およびデータシステム（BI-RADS）の閾値を改良することで、がん検出を損なうことなく、不要な処置を減らすことができます。
結論:
- 検証済みのAIを乳がんスクリーニングに統合することで、メリットを最大化し、害を最小限に抑えることができます。
- AIを使用した患者中心の戦略は、フォローアップ間隔を最適化し、リスク適応ワークフローをサポートできます。
- AIの進歩は、より効率的で個別化された乳がんスクリーニングにつながる可能性があります。
