医療AI推進機構、胸部X線読影時のAI利用の影響に関して視線追跡による定量解析を行った研究が国際学術誌「European Journal of Radiology Open」に掲載

　医療AI推進機構株式会社（本社：東京都中央区、機構長：島原佑基氏、代表取締役：川邊　翔氏、以下「MAPI」）が参画した研究成果が、国際学術誌「European Journal of Radiology Open」に掲載された。本研究は、胸部X線画像の読影において、AIによる病変候補の協調（バウンディングボックス表示）が、放射線科医の視線の動きや読影行動にどのような影響を与えるかを、アイ・トラッキングを用いて定量的に評価したものである。

研究の概要

　パブリックデータセットから選定した胸部X線画像180例（肺結節・腫瘤を含む症例および正常例）を用い、放射線科医3名が病変候補バウンディングボックスの有無それぞれの条件で2回の読影を行った。なお、バウンディングボックスありの場合、症例を開いたらそれが即座に表示される、「Concurrent Reader型」の条件を採用した。読影中の視線の動きは、EyeTech VT3 Miniを用いて記録し、読影時間、病変を見つけるまでの時間、病変注視時間、読影中の視線の総移動距離、視線の肺野のカバー率などを指標として解析した。

主な結果

　バウンディングボックスがある場合、放射線科医の読影時間は平均して延長し、病変部位を注視している時間や視線の移動距離、肺野全体をカバーする割合も増加した。一方で、病変に最初に視線が向かうまでの時間は短縮されており、AI表示が注意の誘導に影響していることが示された。
　これらの結果から、病変候補の表示は放射線科医の読影プロセスに影響していることが示唆された。

研究の意義

　本研究では、画像診断AIの利用によって診断精度がどう変わるかという従来の評価法だけではなく、放射線科医が画像をどのように見て、判断に至るのかといった読影プロセスそのものへの影響を可視化できることを示した。AIが「正しいかどうか」を評価するだけでなく、「どのように使われ、読影行動をどう変えるのか」も考える必要があるという視点を提示した。

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医療AI推進機構 広報担当
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