マレーシアの医療施設における偶発性肺結節検出のためのAI支援胸部X線アルゴリズムの性能検証：多施設横断研究プロトコル
カテゴリ：公衆衛生・予防医療
公開日：2026年3月4日
タイトル：Performance validation of an artificial intelligence-assisted chest radiograph algorithm for incidental pulmonary nodule detection in Malaysian healthcare facilities: a multicentre cross-sectional study protocol.
雑誌名：BMJ Open. 2026 Mar 03; 16(3): e103331. doi: 10.1136/bmjopen-2025-103331. Epub 2026 Mar 03.
概 要：
本研究は、マレーシアのクランバレー地域における医療施設での偶発性肺結節（IPN）検出におけるAI支援胸部X線（CXR）解釈の診断性能を評価することを目的としています。IPNは、通常の臨床目的で行われるCXRでよく見られ、肺癌などの重大な肺病変の初期兆候を示す可能性があります。低線量CTスクリーニングは特定の高リスク集団において有効ですが、多くの医療現場での実施は限られています。AI支援のCXR解釈は、肺結節の検出を向上させる可能性がありますが、マレーシアの臨床実践における証拠は不足しています。
方 法：
この前向き多施設研究では、35歳以上の患者からの2452件のCXRを6か月間にわたり4つのクランバレー医療施設で収集します。各CXRは、経験豊富な放射線科医（経験5年以上）によって独立して解釈され、AIシステム（qXR-LNMS）を用いて別途分析されます。IPN検出において放射線科医の報告とAIの解釈に不一致があった場合、独立した胸部放射線科医が最終分類を決定します。診断性能指標（感度、特異度、陽性および陰性予測値、全体的な精度）は、2×2分類行列を用いて計算されます。AI支援解釈と放射線科医の報告との一致は、コーエンのカッパ統計を用いて評価されます。
結 果：
本研究の結果はまだ得られていませんが、AI支援解釈と放射線科医の報告によるIPNの検出率を比較し、AIの識別性能を受信者動作特性曲線分析と曲線下面積の推定を用いて評価します。
結 論：
本研究は、AI支援のCXR解釈がマレーシアの医療施設における偶発性肺結節の検出において有用であるかどうかを明らかにすることを目指しており、将来的には診断精度の向上に寄与する可能性があります。