Caiらは､ BI-RADS 3または4の乳房腫瘤を有する女性を対象に､ せん断波エラストグラフィ (SWE) 画像から悪性腫瘍を判定するディープラーニング (DL) モデル ｢AI-SWE｣ の精度を国際多施設共同研究で検証した｡ その結果､ 外部検証ではAUROCが0.94 (95％CI 0.91-0.96) および0.93 (同 0.88-0.98) と高精度を示した｡ Bモード超音波との比較では､ 感度は同等 (97.9%および97.8% vs 98.1%) だった一方で､ 偽陽性率は有意に減少した (20.4%および33.3% vs 53.8%､ いずれもp<0.001)｡ AI-SWEは不必要な生検の回避に寄与する可能性が示唆された｡ 

📘原著論文

Deep Learning Model for Breast Shear Wave Elastography to Improve Breast Cancer Diagnosis (INSPiRED 006): An International, Multicenter Analysis. J Clin Oncol. 2025 Nov 10;43(32):3482-3493. Epub 2025 Aug 20. PMID: 40834300

👨‍⚕️HOKUTO監修医コメント

マンモグラフィやMRIとの関連でのAI-SWEの評価がされておらず､ 複数の画像診断モダリティ (Bモード超音波､ エラストグラフィ､ マンモグラフィ､ MRI) の複合的な診断力が未解明のままとなっています｡

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