MASAI試験の画期的な結果がThe Lancetに掲載

医療診断にとっての画期的な瞬間が到来しました。Mammography Screening with Artificial Intelligence（MASAI）試験の最終結果がThe Lancetに発表されました。人工知能（artificial intelligence）はこの種で初のランダム化比較試験において、乳がんスクリーニングプロトコルを大幅に強化できることが確定的に示されました。2026年初頭に発表された結果は、人工知能支援スクリーニングが従来の方法と比べて有意に多くのがんを検出するだけでなく、間隔がん（interval cancers）を重要なレベルで減少させ、放射線科医の業務量をほぼ半減させることを示しています。

世界の医療コミュニティにとって、これらの結果はパラダイムシフトを示唆します。マンモグラフィーに人工知能を統合することは、もはや単なる理論上の効率化ではなく、患者の安全性を高め、高ボリュームのスクリーニングプログラムにおける資源配分を最適化する臨床的に検証された手法です。

MASAI研究：精度の新基準

スウェーデンで10万6,000人を超える参加者で行われたMASAI試験は、人工知能支援スクリーニングと、すべてのマンモグラムを二名の放射線科医が独立して読影する標準的な二重読影法を比較しました。研究ではScreenPoint MedicalのTranspara AIシステムを用いて画像を解析し、リスクスコアに基づいて症例をトリアージしました。

結果は優れた性能を明確に示しています。人工知能支援群は対照群と比べて、がん検出率（cancer detection rate）が28%高かったのです。さらに重要なのは、この感度向上が過剰診断や過度の偽陽性の増加を伴わなかったことです。研究は、人工知能支援ワークフローが高い特異度を維持し、女性が不必要に誤った警告による不安にさらされる頻度が標準ケアを上回らないことを確認しました。

Key Performance Metrics from the MASAI Trial

間隔がん：重要な指標

2026年の更新で最も重要な発見のひとつは、**間隔がん（interval cancers）**に関するデータです。これらは、参加者が「正常」と判定された後、次の定期スクリーニングの間に診断されるがんです。間隔がんは、スクリーニングで検出される腫瘍よりもしばしば進行が速く、より進行した段階で発見されるため特に危険です。

これまでの中間報告では、人工知能が初回スキャンでより多くのがんを見つける能力が示されていました。しかし、臨床医はこの高い検出率が将来の間隔がんを実際に防げるかどうかを確認するため、長期フォローアップの結果を心待ちにしていました。最終結果は、人工知能群で間隔がんが12%減少したことを確認しました。さらに、侵襲的な間隔がんは16%減少し、非ルミナルAの攻撃的なサブタイプは27%減少しました。これは、人工知能が単に成長の遅い、害の少ない腫瘍を見つけているだけではなく、人間の読影者が見落とす可能性のある攻撃的な悪性腫瘍を識別できていることを示唆しており、早期介入を通じて命を救う可能性があります。

放射線科医の負担軽減

多くの国で放射線科医の不足は深刻なレベルに達しており、診断と治療の遅れを引き起こすボトルネックとなっています。MASAI試験は、この人材課題に対する実行可能な解決策を提示します。人工知能を用いて低リスクのマンモグラムをトリアージすることで、研究は放射線科医の業務負担（radiologist workload）を44%削減することを示しました。

試験のプロトコルでは、AIシステムが各検査に対して1から10のリスクスコアを割り当てました。

• 高リスクスコア： 放射線科医による二重読影の対象としてフラグが立てられ、人間の専門知識が最も必要な場所に集中するようにします。
• 低リスクスコア： 単独読影や自動処理に振り分けられ、詳細な人間の精査が必要な正常スキャンの量を大幅に削減します。

この効率化により、放射線科医の時間のほぼ半分が解放され、複雑な診断症例、患者対応、介入処置に専念できるようになります。日常的な健康な集団のスクリーニングに追われる必要がなくなるのです。

ヘルスケアAIと医療画像への影響

MASAI研究の成功は、**ヘルスケアAI（Healthcare AI）**の核心的な約束を実証します。すなわち、人間の知性を補強することで、人間または機械単独よりも優れた結果を達成するということです。**医療画像（Medical Imaging）**の分野において、この試験は責任あるAIツール導入の基礎となる概念実証となります。

本研究の責任著者であるLund UniversityのDr. Kristina Långは、AIワークフローの安全性が最優先であると強調しました。偽陽性率の安定性は、人工知能システムが大規模な集団に対して効果的に調整されていることを示しています。かつて懸念された、AIが不必要な再検査でクリニックをあふれさせるという恐れとは異なり、この技術は経験豊富な放射線科医の特異度と匹敵する能力を示しました。

今後の見通しと導入

これらの結果の公表により、世界中の医療システムはAI支援マンモグラフィーの導入を加速させる可能性が高いでしょう。明確な利点――がん検出の向上、見逃しとなる間隔がんの減少、大幅な業務負担の軽減――は、各国のスクリーニングガイドラインを更新するための説得力ある根拠を提供します。

ただし、導入には慎重な計画が必要です。病院は必要なITインフラへの投資と堅牢な品質保証プロトコルの整備を行わなければなりません。技術が成熟するにつれ、肺CTや病理など、他の高ボリュームのスクリーニング領域でも同様のAI手法が試験されることが期待されます。

現時点では、MASAI研究は進歩の灯台として立っており、厳密に検証され適切に実装された場合、人工知能が乳がんとの闘いにおける強力な味方となり得ることを証明しています。