AI導入で超低線量検診も可能に

肺がんCT検診認定制度の課題に迫る

2022年03月15日 17:38

　肺がんCT検診の有効性はNLST研究（N Engl J Med 2011; 365: 395-409）とNELSON研究（N Engl J Med 2020; 382: 503-513）の2つの大規模ランダム化比較試験（RCT）によって確認されているが、対策型検診として認定されるには、適切な精度管理体制や偏りのない医療資源の整備などが不可欠である。このような背景の下、肺がんCT検診認定機構は精度管理の標準化を目指し、一定の要件を満たした医師や放射線技師、施設の認定事業に取り組んでいる。洛西ニュータウン病院（京都府）副院長で肺がんCT検診認定機構代表理事の村田喜代史氏は、第29回日本CT検診学会（2月25～26日、ウェブ併催）で、肺がんCT検診認定制度（以下、同制度）の課題について講演。逐次近似画像再構成法や人工知能（AI）技術の進歩で超低線量検診が可能になりつつあることを強調し、これらの変化を踏まえた対応の必要性を訴えた（関連記事「対策型LDCT肺がん検診の現状と課題」、「肺がん検診は有効か？」）。