公益財団法人埼玉県健康づくり事業団ではデジタルマンモグラフィ検診車を用いて年間4万人の対策型乳がん検診を実施しており、短時間で大量の読影をこなす医師の読影環境をサポートする目的でマンモグラフィ診断支援システム（CAD）を2016年度に導入しました。CADは乳がんの二大所見といわれる「微小石灰化クラスタ」と「腫瘤陰影」の特徴を持つパターンを画像から自動的に検出し読影医に提示することで、見落としを最小限にすることを目的とした読影補助ツールです。図1はCADのシステム運用図です。撮影された画像は読影用データとCAD用データの2種類の形式でUSBメモリに書き出されます。施設内端末にUSBメモリを接続すると読影用データはPACSに、CAD用データはCAD装置に自動転送されCAD処理が実行されます。CADの検出結果がPACSに送信されると、読影用データに付帯される仕組みです。

• 診断精度向上への効果
  「診断の確からしさ」「見落としの防止」に対して高評価が得られ、診断精度の向上に期待できることがわかりました（図3）。

• 診断時間への効果
  総じて評価は高く、特に所見を拾う時間が短縮されたという回答が多く見受けられました。また、忙しい読影医の疲労の低減にも貢献していることがわかりました（表1）。

• 検診発見乳がんの症例に着目したCADの有用性
  対策型検診で乳がんが発見され確定診断のついた95名のマンモグラフィ画像を4名の読影医が見直し、症例ごとに、読影難度を3段階（難しい、普通、簡単）に分類。かつ、CADの有用性についてBeneficial（有益）、Detrimental（有害）、Other（それ以外）の3択で記入していただきました。早期乳がん（0～Ⅰ期）について特に興味深い結果が得られました（図4）。読影難度が高いほどBeneficialが多くなり、見落としを防ぐ効果が示唆されました。また、読影難度が高いほどDetrimentalが少なくなったことから、難度が高い症例の読影効率を上げている可能性もみてとれます。

日本での乳がん検診の読影は、多くの場合、日常臨床とは別に時間を確保して行われているため、できるだけ効率的に、より多くのマンモグラムの読影が求められます。このような環境の中でも診断の正確度や再現性を向上させることを目指して、CADの開発に関わり、CADを活用した読影の確立に取り組んできました。CADは米国では1998年に商品化されていますが、日本で基礎研究が始まったのは2003年で、その後2006年にはコニカミノルタ社による臨床研究がなされ、現在^※の「NEOVISTA I-PACS CAD typeM」の製品化へとつながりました。そして今のバス検診では、キヤノンメディカルシステムズ社のデジタルマンモグラフィ装置「Pe・ru・ru Digital」と組み合わせたシステムが主流となっています。

※2019年当時

図5は青線がCADなしの場合、赤線がCADありの場合のROC曲線で、6名の先生の平均値です。CAD結果を参照して読影することでROC曲線下面積（AUC）は統計的有意に増大しました。さらに特異度をあまり下げることなく感度が上がったという結果を得ることができました。加えて特筆すべきは、読影医の疲労度とCADの効果についての知見です。この読影実験は同じ日に3セッション行ったのですが、2セッション目以降はCADの効果がより大きいという結果になりました。

【症例1】 淡く不明瞭な微小石灰化クラスタ
CADは、症例1のような非常に淡い石灰化も検出します。以前は必ず最初にCADなしで読影していましたが、今は先にCAD結果を見て「このケースは石灰化があるか」を認識しながら進めるという使い方もします。

現在のCADの性能を見ると、石灰化の指摘率は99.6%と高い精度であると考えられます。偽陽性については少し多いと思われるかもしれませんが、改良を重ね減ってきたといえます。読影時間への影響も評価中で、まだ初期段階の結果ですが、CADなしでは1症例あたり平均55秒だったものが、CADありでは平均43秒と短縮しています。以上より、CADは読影精度の向上と読影医の負担軽減に寄与することが示唆されました。そして、読影医自身がCADの性能と性格（長所や短所）をしっかり知ることで、CADは読影時の心強いサポートツールになりうると考えています。