マンモグラフィスクリーニングにおけるAI導入で、放射線科医の読影時間をどの程度削減できるか？

科学分野:

• 放射線医学
• 医用画像処理
• 人工知能

背景:

• ノルウェーおよびヨーロッパにおける乳房放射線科医の不足。
• 人工知能（AI）は、マンモグラフィにおけるがん検出に有望であることを示しています。
• マンモグラムのスクリーニング読影には、スクリーニングごとに2人の放射線科医が関与します。

研究 の 目的:

• BreastScreen Norwayにおいて、1人の人間読影者をAIに置き換えることによる放射線科医のワークロード削減を推定すること。
• マンモグラフィスクリーニングに費やす放射線科医の時間に対するAIの影響を定量化すること。

主な方法:

• 2024年のノルウェー16箇所の乳房センターの放射線科医のポジションとスクリーニングデータを分析しました。
• スクリーニング読影のワークロード（読影あたり1分）とAIによる時間節約を計算しました。
• 全国マンモグラフィスクリーニングプログラムであるBreastScreen Norwayのデータを利用しました。

主要な成果:

• 乳がん検診におけるスクリーニング読影は、6.5人年を必要とします。
• AIで1人の放射線科医を置き換えることで、ワークロードを50%（3.3人年）削減できます。
• この削減は、放射線科医の総ワークロードの4.5%に相当します。

結論:

• マンモグラフィスクリーニングにおけるAI導入は、放射線科医のスクリーニング読影ワークロードを減少させることができます。
• 乳房放射線科医の全体的なワークロードへの影響は中程度です。
• マンモグラフィにおけるAIの潜在的な利点は、大幅な時間節約ではなく、スクリーニング感度の向上にある可能性があります。