専門医よりも3年早くガンを見つけるAIが誕生、通常のCT画像の「見えない変化」を検出 – GIGAZINE

「世界最高の医療機関」に選ばれたこともある総合病院のメイヨー・クリニックが、すい臓がんを臨床診断の最大3年前に発見するのに役立つAIを開発したと発表しました。腫瘍が目に見えるまで成長する前の治療が可能な段階で、病気の微妙な兆候を特定することができる可能性があります。

Mayo Clinic AI helps specialists detect pancreatic cancer up to 3 years before diagnosis in landmark validation study – Mayo Clinic News Network
https://newsnetwork.mayoclinic.org/discussion/mayo-clinic-ai-detects-pancreatic-cancer-up-to-3-years-before-diagnosis-in-landmark-validation-study/

Next-generation AI for visually occult pancreatic cancer detection in a low-prevalence setting with longitudinal stability and multi-institutional generalisability | Gut
https://gut.bmj.com/content/early/2026/04/22/gutjnl-2025-337266

メイヨー・クリニックは、最も致死率の高いがんの1つであるすい臓がんの早期発見を可能にするため、長年研究に取り組んでいました。2026年4月に発表された研究では、複数の医療機関や画像システムからのCTスキャンなど2000以上の臨床現場を反映したデータとワークフローを用いて、「REDMOD」と呼ばれる次世代AIモデルの妥当性を検証しました。

AIが読み込んだCTスキャンには「当初は正常と解釈されていたが、後にすい臓がんと診断された患者」の画像も含まれていました。結果として、REDMODは診断前のがんの73％を診断の約16か月前に特定しました。この検出率は、AIの支援なしに同じCTスキャンをレビューした専門医(放射線科医)の検出率のほぼ2倍に相当するとのこと。

また、診断の2年以上前に取得されたスキャン画像の場合は、AIは通常であれば見逃されていた早期がんを専門医の約3倍も多く発見しました。そのため、「診断がより早い段階であるほど、REDMODの利点はより顕著になる」と研究者らは報告しています。以下のグラフはしきい値ごとの真陽性率(縦軸)と誤検出率(横軸)を示したもので、グラフの左上にあるほど「誤検出が少なく正確」となります。赤い線で示されたREDMODは、緑と青で示された専門医よりも有意に優れた正確性を発揮したと示されています。

REDMODの予測結果は、時間の経過とともに安定性を保ったことも確認されています。複数回のスキャンを受けた患者において、REDMODは数か月間隔で一貫した結果を生成しており、長期的なモニタリングや早期発見への活用が可能であると考えられています。さらに特筆すべき点として、メイヨー・クリニック内だけでなく他のメーカーのCT装置や、異なる条件で撮影された外部機関のデータでも高い精度が維持されたため、REDMODは特定の病院だけではなく世界中の臨床現場で導入できる可能性が示唆されています。

研究の著者の1人であり、メイヨー・クリニックの放射線科医兼核医学専門医であるアジット・ゴエンカ医師は「すい臓がんによる命を救う上で最大の障壁となっていたのは、治癒可能な段階でがんを発見できないことでした。REDMODは、見た目は正常なすい臓からがんの特徴を識別することができ、しかも様々な臨床現場において、長期間にわたって確実に識別することが可能です」と述べました。

今回の研究では過去のデータからがんになった人のCTを当てられるか検証されましたが、実際の臨床現場で有用性を確認するには、これから診療を受ける人に適用してその予測が将来の診断と一致するか追跡する「前向き研究」が不可欠であるそうです。その上でREDMODフレームワークは、自然発生する一般的なすい臓がんを、進行期の症状が出てから診断する従来の形から、発症前に介入する方法に変えられる可能性がある大きな進歩を示していると研究者らは主張しています。