AIによるEEG解釈と人間の臨床専門家によるてんかん検出の診断性能：系統的レビューとメタアナリシス
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年4月10日
タイトル：Diagnostic performance of AI-based EEG interpretation versus human clinical experts for epilepsy detection: systematic review and meta-analysis.
雑誌名：J Biomed Inform. 2026 Apr 07; 105041. doi: 10.1016/j.jbi.2026.105041.
概 要：
この研究は、てんかん診断におけるEEG解釈のためのAIベースの自動解釈システムの診断精度を、人間の臨床専門家と比較して系統的に評価し、メタアナリシスを行うことを目的としています。EEG解釈には専門家不足や解釈精度のばらつき、アクセスの制限といった課題があり、AIがこれらの制限を解決する可能性があります。本研究では、AIと人間専門家の診断精度を比較するための研究をレビューしました。
方 法：
PRISMA-DTAおよびCochrane MECIR基準に従い、2025年6月までにPubMed、Scopus、IEEE Xplore、Google Scholarを検索し、同一のEEGデータセットを用いてAIアルゴリズムと人間専門家の解釈を直接比較した研究を含めました。研究の質はQUADAS-AI基準を用いて評価し、感度、特異度、診断オッズ比、尤度比を推定するために二項メタアナリシスを実施しました。
結 果：
9,775件のEEG検査を含む3つの研究が基準を満たしました。AIは人間専門家と比較して、感度（0.83-0.85 vs. 0.77-0.80）および特異度（0.83-0.85 vs. 0.72-0.75）で優れた結果を示しました。AIの診断オッズ比は人間の約2倍（12-13 vs. 6-7）でした。AIは一貫した信頼性を示し、正常と異常のEEG分類において86-90%の感度を達成しましたが、研究間での大きな異質性（I² > 75%）と方法論的制限が認められました。
結 論：
AIベースのEEG解釈は、人間専門家と同等またはそれ以上の診断性能を示し、一貫性が向上していることから、臨床トリアージツールとしての実装の可能性を支持します。しかし、限られた透明性や患者選択バイアス、導入の実現可能性に関する制約があり、広範な臨床採用の前にさらなる調査が必要です。AIベースの診断システムには複数の不確実性が影響を及ぼしており、これらの不確実性を安全に臨床に展開するためには、 robustな不確実性定量化手法が必要です。