ルネット、ECR 2026でAI基盤乳がん・胸部映像研究21編公開

ルネット（代表ソ・ボムソク）は３月４日から８日までオーストリア・ビンで開催される「２０２６欧州映像学会（ＥＣＲ ２０２６）」で自社最新研究２１編を発表すると明らかにした。

今回の学会では、ルーネットの乳房撮影術AI分析ソリューション「ルーネットインサイトMMG」、乳房密度定量化ソリューション「スコアカード」、胸部X線AI分析ソリューション「ルネットインサイトCXR」の臨床的評価研究が公開される。 21本の研究のうち、13編は口演発表で、8編はポスター発表で行われる。

主な研究の一つは、イタリアトレビソ地域保健機関「アウルス2マルカトレビジアナ（AULSS n.2 'Marca Trevigiana」）チームが進行した乳がん早期リスクも評価研究だ。 6万7,686人の女性の乳房撮影データを分析した結果、ルネットインサイトMMGベースのリスクスコア（ExRS）が最初の検診で正常判定を受けた女性のうち、乳がんの発生の可能性が高いケースを識別するのに有用であることが分かった。実際の乳がんと診断された451人の平均スコアは、最初の検診15.4点から2回目の検診73.9点に上昇し、どちらも陰性判定を受けた6万7,235人のスコアは大きな変化がなかった。

もう一つの研究は、イギリスのノッティンガム大学（University of Nottingham）研究チームがNHSBSPのギャップガン確認過程でAIの活用可能性を評価した事例だ。 409件のギャップガン事例を分析した結果、AIスコアを活用すれば多数を占めるCategory 1事例をまず選別し、専門家が綿密に検討すべき事例を区分するのに役立つことが分かった。

ルネットインターナショナルの乳房密度定量化ソリューション「スコアカード」を利用した大規模ランダム対照試験（ＲＣＴ）結果も公開される。オランダのユトレヒト大学病院研究チームは、極高密度乳房に分類された女性にMRI追加検診を行った結果、3回目の検診時の進行性乳がんの発生率が対照群より有意に低くなった。この研究は、定量的乳房密度評価によって高リスクグループの女性を正確に選択し、追加の検診を関連付けることができることを示唆しています。

ソ・ボムソク・ルーネット代表は「今回の研究は、AIが読書支援を超えて早期リスク評価、検診品質管理、高リスク群の選別にも寄与できることを示している」とし、「グローバル医療機関との協力に基づいて臨床的根拠を持続的に蓄積する」と述べた。

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