結核検出のための人工知能ベースの手法の診断性能：系統的レビュー
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Diagnostic Performance of Artificial Intelligence-Based Methods for Tuberculosis Detection: Systematic Review
雑誌名：J Med Internet Res. 2025 Mar 07; 27: e69068. doi: 10.2196/69068. Epub 2025 Mar 07.
概 要：
本研究は、結核（TB）の検出における人工知能（AI）ベースのアルゴリズムの包括的評価を目的としています。結核は感染症の中で最も高い死亡率を誇る健康問題であり、従来の診断ツールは単独では十分ではありません。系統的レビューを通じて、3つの主要データベースから1146件の文献を検索し、152件（13.3%）の研究を分析に含めました。結果として、AI手法は良好な性能を示し、特に放射線バイオマーカーと深層学習アプローチが多く用いられました。
方 法：
PRISMA 2020ガイドラインに従い、系統的レビューを実施しました。スコーパス、PubMed、ACMデジタルライブラリの3つの主要データベースから1146件の文献を検索し、152件の研究を分析に含めました。すべての研究に対してQUADAS-2を用いてバイアスリスク評価を行いました。
結 果：
放射線バイオマーカー（129件、84.9%）と深層学習（122件、80.3%）が主に使用され、特にCNNアーキテクチャが多く見られました。AI手法は、平均精度91.93%、平均AUC93.48%、平均感度92.77%、平均特異度92.39%を示しました。異なるバイオマーカータイプにおけるAIの性能も良好であり、転移学習アプローチの人気が高まっています。
結 論：
AIベースの手法は結核検出において大きな可能性を示しています。今後の研究では、実際のシナリオをより良くシミュレーションするためにドメインシフト分析を優先する必要があります。