APACで隠された肺がんを発見するためにAIを活用するべき方法は何か

掲載日時: 2026.05.29 13:09

APACでhiddenの肺がんを発見するためにAIが役割を果たすべき方法とは何ですか?

アジア太平洋地域では、肺がんは非常に危険です。不思議なことに、診断されるまでには時間がかかります。AIは、医師が通常の画像検査で見落とす可能性のある警告をキャッチでき、この問題に対処するための力強いツールであることが明らかになっています。

しかし、その使命を現実の世界プログラムに変えるのは簡単ではありません。地域の健康システムは、基盤のインフラ、放射線学的な能力、私たちのデジタル統合、請求、随伴経路など、多くの課題によって阻害されています。

以下は、Mobihealth NewsとQure.aiのDr. Javier J Zuluetaによるインタビューの抜粋です。彼はアジア太平洋地域におけるAIを使用した肺がん検出について話しました、彼らがいかにその使命を現実世界プログラムに変えますか。

Q: Qure.ai視点から、アジア太平洋地域でAIを使用した肺がん検出は、実験的な技術ではなく実用的な方法として、公的、私立両方の環境でルーチン臨床ワークフローに移行している市場は、それをまだ概念証明段階にある地域はどこですか?

p　アジア太平洋地域では、多くの保健システムが肺がん検出における実質的な課題を直面しています。いくつかの資源が乏しい地域ではCTインフラの提供性と臨床者の不足があります。また、購入枠組みとデジタルヘルス統合も多くの場所で進化中です。実際、最近の地域分析は、東南アジアおよび西太平洋のいくつかの国々が完全に仕上げられた癌検診プログラムを備えていることを示しています。これは、この地域全体で基礎となる検査インフラがまだ発展中であることを強調しています。しかし、これはコミットメント不足を意味するものではありません。むしろ、政府と保健システムのリーダーがAIを使用してこれらのギャップを埋めることができるという認識が増えてきています。

Q: アジア太平洋地域で吸煙者ではない人々に影響を与える肺がんは重大な臨床的懸念事項です。AIによるトリエージングはどのように位置付けられるべきですか?

p　東アジアでは、約1/3の肺がん患者が吸煙者ではありません。これは、アジア太平洋地域でAIを使用する際に、AIのトリエージングがどのように配置されるべきかという決定を変えるものです。胸部X線は世界で最も広く使用されている画像モダリティです。AIの能力は、通常のレポート中に注意深く見落とされる可能性のある微妙な異常性を検出することです。これは、アジア太平洋地域では特に肺がんが吸煙者ではなくて、多くの若い患者を含む人々に影響を与えるため重要です。標準的な低用量CTプログラムの基準外の人々であることが多い、これらの個人は症状が出るまで診断されます。

したがって、偶発的検出は非常に重要でAIがルーチン画像ワークフローに組み込まれたら、緊急入院、手術前のチェック、一般的な健康診断の際のすべての胸部X線検査が疑わしい結節体を早期かつ警告せずに見落とされないようにする機会になります。

Q: アジア太平洋地域で、このモデルを大規模な保健システムに拡大すると、どのような課題が遅れるでしょう?

p　3つのものが常に遅延を引き起こします。最初のワークフローの統合です。AIが既存のPACSとレポート環境に適合しないとすぐに放棄されます。放射線学者にとって、このAIは技術が透明でなければならないことを意味し、放射線学者にとって追加の作業ではありません。

2つ目、CREATE研究によって直接対処されているのは、下流能力問題です。AIが疑わしい結節体を多く検出しても、それが有効なものである限り、CT確認、専門家への転送、および患者への随伴経路がある場合にのみ意味があります。

3つ目は請求額なので、保健システムでは、AIの評価は革新または実証研究予算で行われていました。持続可能なスケールアップには、正式な購入枠組みが必要であり、これは地域の大部分でまだ進化中です。

Q: どのような協力モデルが最も効果的であるか、そして、国民レベルでの拡大に伴わず前にパートナーは何の証拠を求めているのか?

p　単一エンティティによる展開は、大規模なスケールではもう昔のものです。アジア太平洋地域で効果的であるのは、マルチステークホルダー プログラムです。それらは保健システム、政府、および製薬会社が共通の目標を達成するために協力しています。

AstraZenecaとQure.aiによるCREATE研究は、そのモデルが実践されている例として示されています。製薬会社が試験インフラ、経路開発の専門知識、および患者の治療に接続できるようになる能力を提供し、保健技術がAIおよび現実世界への展開能力を提供します。また、個々の利益ではなく共通の目標を達成するために、それらの強みを結合すると、その結果は異なるでしょう。

パートナーは、精度指標だけでは動きません。質問は次のようになります: AIが現実的な臨床環境で漏れていた癌を減らすことができるか? 患者の下流経路にどのように影響するか? 大規模なスケールで運用可能であるか?

CREATE研究は正確さだけではなく、これらの質問に答えるために設計されています。

以下の情報をご参考ください。