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2025-10-27

大日本印刷（株）（DNP）は，公立大学法人横浜市立大学 放射線診断学 石渡義之講師・宇都宮大輔教授の研究グループと共同で，「画像診断支援AIを活用した胸部X線画像による肺癌スクリーニングの研究」を開始した。医師の不足や働き方改革が進む中で，限られたリソースを適正に活用するために，肺がん検診の際に撮影する胸部X線画像を対象としたAIの活用について研究する。

AIを活用した肺がん検診読影のイメージ

研究の狙い

昨今，国内の医療現場で医師不足が深刻な問題となる中，2024年4月には「医師の働き方改革」^＊1が施行され，時間外労働に上限が設けられた。これらの状況によって，医師の負担軽減と働きやすい環境整備が進む一方で，医療サービスをより効率的に提供する仕組みづくりが求められている。

特にX線画像から病気の有無や程度を診断する“検診読影”に関しては，これを行う医師の確保が難しくなりつつある。日本では肺がん検診に胸部X線画像の読影が行われており，厚生労働省の定める”がん検診実施のための指針”では「2名以上の医師による二重読影」が推奨されている。そうした状況に対し，医師1名による読影とAI技術の併用が可能となれば，医師の負担軽減と限られた人材の持続的な活用につながると期待されている。

研究のポイント

〇近年，胸部X線画像で肺がんを疑わせる病変等を検出する画像診断支援ソフトウエアが独立行政法人 医薬品医療機器総合機構（PMDA）から承認を受け，実臨床への普及が期待されている。今回，エルピクセル（株）が開発した画像診断支援AIソフトウエアを活用し，横浜市立大学にて医師2名が読影した場合と，医師1名＋AIで読影した場合を比較検証し，肺がんの検診読影にAIを活用する場合の有効性を検証する。

〇DNPと横浜市立大学は，医療現場へのAIの導入を促進することで，読影運用業務の効率化を図り，医師不足の解消に寄与することを目指す。

今後の展開

DNPと横浜市立大学は今後も，医療分野におけるAI技術の研究・開発を進め，読影業務の効率化などによって，“より良い医療サービス”の提供に貢献していく。

^{＊1　厚生労働省「医師の働き方改革」について → https://www.mhlw.go.jp/content/001115352.pdf}