2025-08-08 AI for Good Global Summit 2025: 単一CTスキャンによる多疾患同時検出 - 医療AIがもたらすグローバルヘルス革命

1. イントロダクションとがん検診の背景

1.1 研究概要と現在のがん検診の課題

Vin Jang： 皆さん、こんにちは。私の名前はVin Jangで、Alibaba Damo Academyの医療AIラボに所属しています。今日は、私たちのラボにおけるAIを用いた多疾患検出に関する最新の研究成果についてお話したいと思います。この研究では、がん、急性疾患、そして慢性疾患の検出にAIを活用しており、この技術はグローバルヘルスへのよりアクセスしやすい道を切り開くものとなるでしょう。

まず、がん検診の背景について簡単にレビューし、その後、膵がんと胃がんの検診に関する私たちの画期的な研究、さらには急性大動脈症候群の迅速診断に関する研究をご紹介します。最後に、私たちのラボのビジョンと将来展望をお話しします。

がん検診の背景を簡単に見てみましょう。がんと心疾患は人類に影響を与える二大疾患です。今日、心疾患による死亡率は年々減少している一方で、がんによる死亡率は依然として高いままです。検診はがんによる死亡率を減少させる最も効果的な方法です。例えば、Journal of Clinical Oncologyに掲載された最近の研究では、最も致命的な膵がんの検診が生存期間を8年延長できることが示されています。

しかし、ガイドラインで推奨されている検診プロトコルを持つがんの種類はわずか4種類のみです。がんによる死亡の実に70%は、胃がん、肝がん、食道がん、膵がんなど、ガイドラインで推奨される検診プロトコルのないがん種で発生しています。これは現在のがん検診体制における大きな課題であり、新たなアプローチが緊急に必要とされている状況を示しています。

1.2 検診プロトコルの限界と新たなアプローチの必要性

Vin Jang： 私たちは膵がん検診の分野で画期的な成果を上げました。この関連研究は2023年にNature Medicineに掲載されました。私たちはPANDAと呼ばれる革新的なモデルを提案しており、これは非造影CTとディープラーニングに基づいたもので、膵がんの大規模で非侵襲的かつ高精度な検診に大きな可能性を秘めています。

この新しいアプローチは、従来の検診プロトコルの限界を克服する重要な意味を持っています。現在のがん検診体制では、ガイドラインで推奨されている検診プロトコルを持つがんは4種類に限られており、がん死亡の70%を占める胃がん、肝がん、食道がん、膵がんなどには有効な検診方法が存在しないという深刻な問題があります。特に膵がんについては、平均リスクの個人に対する検診方法が全く存在しないという状況でした。

非造影CTとAIを組み合わせたアプローチは、この問題に対する革新的な解決策となる可能性があります。従来の侵襲的な検査方法とは異なり、非造影CTは患者への負担が少なく、大規模な集団検診に適用可能です。さらに、ディープラーニング技術を活用することで、人間の目では見落としがちな微細な病変や初期段階の疾患を検出できる高い精度を実現できます。このようなテクノロジーにより、これまで検診が困難とされてきた疾患についても、アクセスしやすく実用的な検診ソリューションを提供することが可能となり、グローバルヘルスの向上に大きく貢献することが期待されます。

2. 膵がん検診における革新的研究（PANDAモデル）

2.1 膵がんの特徴と検出の困難性、PANDAモデルの開発

Vin Jang： 膵がんは「がんの王様」と呼ばれており、その外科切除率は20%を下回っています。5年生存率は10%未満で、これは全ての悪性腫瘍の中で最も低い数値です。しかし、平均リスクの個人に対する膵がんの検診方法は存在していませんでした。

この最も重要な理由は、膵がんの有病率が非常に低いことにあります。膵がんの発症率は10万人中わずか11例しかありません。実用的な検診方法では極めて高い特異度が必要となりますが、これは非常に困難な技術的課題でした。有病率が低い疾患では、わずかな偽陽性でも実際のがん患者数を大幅に上回ってしまうため、検診システムとして機能させるには99%を超える極めて高い特異度が求められます。

このような困難な条件の中で、私たちは非造影CTとディープラーニングに基づくPANDAモデルを開発しました。PANDAは膵がんの大規模で非侵襲的かつ高精度な検診を可能にするモデルです。従来、膵がんの診断には造影CTや内視鏡的検査などの侵襲的な方法が必要とされていましたが、PANDAは日常的に撮影される非造影CTから膵がんを検出できるため、大規模な集団検診への応用が現実的になりました。

私たちの論文では、30,000患者の多施設データセットでPANDAモデルを検証しました。さらに、約20,000人の実世界連続患者コホートでもモデルを検証しており、このコホートには健康診断センター、救急科、入院患者、外来患者という4つの異なるシナリオからのデータが含まれています。これにより、実際の医療現場における多様な状況でのモデルの性能を包括的に評価することができました。

2.2 検証結果と国際的評価、実臨床での展開成果

Vin Jang： 私たちのPANDAモデルは、非常に高い感度92.9%と極めて高い特異度99.9%を達成しました。この特異度99.9%という数値は、健康な個人100人を検査した場合、偽陽性となるのはわずか1人だけであることを意味しています。この驚異的な性能により、膵がんのような低有病率疾患の検診において実用的なレベルに到達することができました。

私たちの研究は、AIによる医療画像検診の時代の先駆けとなるものであり、多くの国際的な認知を獲得しました。Nature Medicineの解説記事で取り上げられ、Fortune 2022 Change the World リストでトップ10企業の一つに選ばれました。さらに、Stanford 2024 AI Index Reportにも掲載されました。最近では、私たちの論文発表後に、Alibaba DamoのPANDAがFDAのBreakthrough Device指定を受けました。この指定は、重篤または生命に関わる疾患の治療や診断において画期的な技術と認められた医療機器に与えられるものです。

実臨床での展開においても顕著な成果を上げています。私たちはPANDAを中国の複数の病院に導入し、上海、寧波、江蘇の病院で前向き臨床試験を実施しました。70,000人以上の患者をスクリーニングした結果、臨床的に見落とされていた膵がんを16例発見することができました。このうち10例が手術を受けており、中には極めて早期の段階の膵がんで、測定値がわずか1ミリメートルのものや、カルチノーマ・イン・サイチュの症例も含まれていました。

これらの結果は、PANDAが単なる研究段階の技術ではなく、実際の医療現場で患者の生命を救うことができる実用的なツールであることを明確に示しています。特に1ミリメートルという極めて小さな膵がんを検出できたことは、従来の診断方法では不可能だった早期発見の可能性を現実のものとし、膵がん患者の予後改善に大きな希望をもたらすものとなっています。

3. 膵がん検出の実症例と得られた洞察

3.1 1ミリメートルの早期膵がん症例とカルチノーマ・イン・サイチュ症例

Vin Jang： 1ミリメートルのがんの症例についてご紹介します。これは1センチメートルではなく、1ミリメートルです。75歳の患者が病院で定期健康診断を受け、低線量胸部CTスキャンを撮影しました。彼女の腫瘍マーカーはCA19-5がわずかに上昇していましたが、他のマーカーは正常でした。私たちのPANDAモデルがアラートを発し、膵がんの確率が76%であることを示しました。患者は造影強化CTの撮影を勧められ、その結果、膵頭部に腫瘍があることが判明しました。外科切除後、病理報告書では腫瘍の真の悪性部分がわずか1ミリメートルという、非常に早期段階の膵腫瘍であることが示されました。

このスライドでは患者のCT画像と、PANDAによるセグメンテーションと分類結果を示しています。右側は患者の術後病理報告書で、小さな腫瘍を示しており、真の悪性部分は1ミリメートルのみでした。

次に、カルチノーマ・イン・サイチュの症例をご紹介します。33歳の女性が肺炎のため救急科を受診し、非造影胸部CTを撮影しました。私たちのPANDAモデルは100%の確率で膵がんをアラートしました。患者は造影強化CTを勧められ、膵頭部に38ミリメートルの腫瘍があることが判明し、IPMNの悪性転化が疑われました。

最初、患者は手術を拒否しました。なぜなら、彼女の両親が聴覚障害者で話すことができず、毎日両親の世話をしなければならなかったからです。幸い、3ヶ月後に彼女は手術を受け、病理検査でカルチノーマ・イン・サイチュが確認されました。これは彼女のCT画像と私たちのPANDAセグメンテーションおよび分類結果です。カルチノーマ・イン・サイチュの手術は治癒を意味し、私たちは50年以上の生存を期待しています。

これらの症例は、PANDAが極めて早期の段階で膵がんを検出できる能力を実証しています。1ミリメートルという微細な悪性部分でも検出可能であり、カルチノーマ・イン・サイチュのような前がん病変の段階でも正確に識別できることが示されました。

3.2 症例から見えた早期検出の可能性と患者への影響

Vin Jang： これらの症例から得られた洞察は、PANDAの早期検出能力が患者の人生に与える影響の大きさを明確に示しています。1ミリメートルの症例では、75歳の患者が定期健康診断という日常的な検査の中で、従来の方法では見落とされていたであろう極めて早期の膵がんを発見することができました。腫瘍マーカーのCA19-5はわずかに上昇していたものの、他のマーカーは正常であり、症状もない状態でした。PANDAが76%の確率でアラートを発したことで、造影強化CTによる精密検査につながり、最終的に1ミリメートルという真の悪性部分を持つ早期膵がんの診断と治療が実現しました。

33歳の女性のカルチノーマ・イン・サイチュの症例は、さらに興味深い示唆を提供しています。彼女は肺炎の治療で救急科を受診し、膵がんとは全く関係のない非造影胸部CTを撮影しました。しかし、PANDAは100%の確率で膵がんの可能性を示し、その後の検査で38ミリメートルの腫瘤が発見されました。この偶発的な発見は、日常的な医療行為の中でPANDAがいかに効果的に機能するかを示しています。

この症例でまた重要なのは、社会的背景が治療選択に与える影響です。患者が最初に手術を拒否したのは、聴覚障害を持つ両親の介護という家族の事情によるものでした。しかし、カルチノーマ・イン・サイチュという診断により、3ヶ月後に手術を決断し、治癒可能な段階で治療を受けることができました。この結果、私たちは彼女の50年以上の生存を期待しており、これは若い患者にとって人生を変える診断と治療となりました。

これらの症例で示されたPANDAのセグメンテーション結果は、AIが単に数値的な確率を提供するだけでなく、具体的にどの部位に病変があるかを視覚的に示すことができることを証明しています。赤いマスクで表示されるがん領域のセグメンテーションは、医師が病変の位置と範囲を正確に把握することを可能にし、より適切な治療計画の立案に貢献しています。

4. 胃がん検診への展開と急性疾患検出

4.1 GRIPモデルによる胃がん検出の挑戦と成果

Vin Jang： 膵がんでの画期的成果の後、私たちは胃がん検診においても大きな前進を遂げました。これは同様に重要な意味を持っています。なぜなら、膵臓は固形臓器である一方、胃は中空臓器であり、AIが非造影CT画像で胃がんを成功裏に検出できるかどうかは未知数だったからです。

医療界は長い間、CT画像は胃がんの検出には適さないと信じてきました。内視鏡検査のみが受け入れられる方法とされており、私たちの発見はこの既存の医学常識に挑戦するものでした。私たちの研究結果はNature Medicineに掲載されたばかりで、大規模な胃がん検診の可能性を示しています。

私たちは20の医療センターから100,000人の患者を含む大規模データセットを構築しました。このデータセットには10,000人の胃がん患者が含まれています。私たちのモデルはGRIPと呼ばれ、これはGastric Risk Assessment Procedure with AIの略です。GRIPは胃がんを同時にセグメンテーションし、胃がんの確率を提供することができます。

GRIPの胃がん検出における感度は80%を超え、特異度は約97%を達成しています。私たちは大規模な実世界データセットでGRIPの後ろ向き検証を実施しました。このスライドでは、約20,000人の患者を含む一つの病院の結果を示しています。GRIPはそのうちの6%をハイリスクと判定し、これらのうち24%が実際の胃がんでした。この結果は、GRIPが実世界の医療環境において高い精度で胃がんのハイリスク患者を特定できることを示しています。

さらに、GRIPは臨床診断前にがんを検出する能力も持っています。一つの例を示します。胃がん診断時に、私たちのGRIPは99%の確率を示しました。同じ患者の6ヶ月前のCTスキャンでは、GRIPモデルは67%の確率を示し、これはハイリスクを示すものでした。赤いマスクは私たちのモデルによってセグメンテーションされた胃がん領域を表しています。

この早期検出能力は、胃がんの予後改善において極めて重要な意味を持ちます。6ヶ月前の時点で既にハイリスクとして検出されていたということは、適切なスクリーニングプログラムがあれば、より早期の段階で診断と治療が可能であったことを示唆しています。これは、従来内視鏡検査でのみ可能とされていた胃がんの早期発見が、非造影CTとAIの組み合わせによって実現可能であることを実証する画期的な成果です。

4.2 IOTAモデルによる急性大動脈症候群の迅速診断

Vin Jang： がんの検出に加えて、私たちは非造影CTを用いて急性大動脈症候群（AASと略します）の迅速かつ正確な検出における画期的な成果も上げました。造影強化CTは急性大動脈症候群の診断におけるゴールドスタンダードですが、通常は高度に疑わしい症例にのみ使用されています。私たちのAIモデルIOTAは、非造影CTイメージを利用して急性大動脈症候群を検出し、即座にアラートを発行することで、既存の救急ワークフローにシームレスに統合されます。

前向き臨床試験では、胸痛を訴えて来院し非造影CTスキャンを受けた15,000人の患者を対象としました。IOTAモデルの支援により、放射線科医は21例の非典型的急性大動脈症候群症例を特定し、感度95%、陰性的中率99.9%という優れた結果を達成しました。私たちのアプローチは、高リスク急性大動脈症候群患者を効果的に特定し、造影強化CTへの適時な紹介を可能にしています。

具体的な症例を示します。ある患者が腹痛で来院し、非造影CTスキャンを受けました。IOTAが放射線科医にアラートを発し、これがさらなる検査につながり、入院からわずか94分以内にStanford B型大動脈解離の診断に至りました。これは、IOTAがいかに誤診の減少に役立つかを示しています。

この迅速診断能力は、急性大動脈症候群の治療において極めて重要です。急性大動脈症候群は生命に関わる緊急事態であり、迅速な診断と治療が患者の予後を大きく左右します。従来、急性大動脈症候群の疑いがある患者には造影CTが必要でしたが、すべての胸痛患者に造影CTを行うことは現実的ではありません。IOTAは日常的に撮影される非造影CTから急性大動脈症候群を検出し、真に造影CTが必要な患者を特定することで、医療資源の効率的な利用と患者の迅速な治療を両立させています。

94分以内での診断という実績は、救急医療における時間の重要性を考慮すると、IOTAが実際の臨床現場で患者の生命を救う可能性を持つ実用的なツールであることを明確に示しています。このシステムは既存の救急ワークフローを大幅に変更することなく導入できるため、多くの医療機関での実装が期待されます。

5. ラボのビジョンと将来展望

5.1 検出対象疾患の拡大とグローバルな協力体制

Vin Jang： これが私たちのラボのビジョンと将来展望です。膵がんから始まった研究を出発点として、私たちはAI検出能力を6種類のがん、3つの急性疾患、そして4つの慢性疾患を含むまでに拡大してきました。私たちのソリューションは、単一の非造影胸部または腹部CTスキャンを通じて、様々な疾患の非侵襲的でアクセス可能、かつ高精度な検出を可能にしています。

この包括的なアプローチは、現代医療における大きな paradigm shift を表しています。従来、各疾患には特定の検査方法が必要でしたが、私たちの技術により、一回のCTスキャンで複数の重要な疾患を同時にスクリーニングすることが可能になりました。これは医療コストの削減、患者の負担軽減、そして早期診断の機会増加という三重の利益をもたらします。

私たちは世界各地の機関と協力しており、シンガポール、日本、サウジアラビア、ニュージーランド、アメリカ、そしてアンティグア・バーブーダの機関と共同研究を進めています。このグローバルな協力体制は、異なる人種、遺伝的背景、医療環境における私たちの技術の有効性と汎用性を検証するために不可欠です。各国の医療システムや患者集団の特性を考慮することで、より堅牢で包括的なAI診断システムの開発が可能になります。

特に、発展途上国や医療資源が限られた地域においては、私たちの技術が特に大きなインパクトを与える可能性があります。非造影CTは比較的入手しやすい医療機器であり、私たちのAIシステムと組み合わせることで、専門医が不足している地域でも高度な診断支援を提供することができます。これにより、医療格差の縮小とグローバルヘルスの向上という私たちの最終目標に近づくことができます。

5.2 医療AIの社会実装への使命と人類への貢献

Vin Jang： 私たちの使命は、医療AIの恩恵をより多くの場所と支援を必要とする患者に届けることです。実世界のアプリケーションにおける「AI for Health」のビジョンを実現し、これらの革新的な医療AI技術が全人類に利益をもたらすことを願っています。

この使命は、単なる技術的な成果を超えた深い意味を持っています。現在の医療システムでは、高度な診断技術や専門医へのアクセスは地理的、経済的な制約により大きく制限されています。私たちが開発した非造影CTとAIを組み合わせたソリューションは、これらの制約を大幅に軽減し、世界中のより多くの人々が高品質な医療サービスにアクセスできるようにする可能性を持っています。

PANDAによる膵がん検出、GRIPによる胃がん検出、そしてIOTAによる急性大動脈症候群の迅速診断は、それぞれが個別の医学的進歩以上の意味を持っています。これらの技術を統合することで、単一のCTスキャンから多疾患を同時に検出できるシステムは、医療の効率性と有効性を革命的に向上させることができます。特に医療資源が限られた環境では、このような包括的な診断能力は生命を救う決定的な差を生むことができます。

私たちのグローバルな協力体制は、技術の普遍性を確保するだけでなく、各地域の特有のニーズと課題に対応するための重要な基盤となっています。シンガポール、日本、サウジアラビア、ニュージーランド、アメリカ、アンティグア・バーブーダといった多様な国々との協力により、異なる医療制度、患者集団、疾患パターンに対する技術の適応性を検証し、改善を続けています。

最終的に、私たちは医療AIが人類全体の健康と福祉の向上に貢献する未来を目指しています。技術の進歩それ自体が目的ではなく、より多くの人々がより良い医療を受けられるようになること、早期診断により治療可能な段階で疾患が発見されること、そして医療格差が縮小されることが私たちの真の目標です。革新的な医療AI技術を通じて、全人類に恩恵をもたらすという私たちのビジョンの実現に向けて、今後も研究開発と社会実装を続けていきます。