AIとがん研究 ── 乳がん ── 2026-10-09

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乳がんの治療・治験とAI

• 乳がん臨床試験で電子カルテから臨床データを抽出する人工知能：MIRROR 研究
  Artificial intelligence for clinical data extraction from EHRs in breast cancer trials: the MIRROR study
  npj Breast Cancer · 2026-10-07 · 証拠の段階: 後ろ向きの観察研究（単施設）
  抄録（全訳）

  リアルワールドエビデンスや臨床試験のデータ収集では、手作業での入力と整理が最も広く使われている。しかし時間がかかり、人手の負担が大きく、転記ミスも起きる。

  MIRROR は後ろ向き研究である。二つのデータ収集法を比べた。一つは電子症例報告書（eCRF）への手作業の入力である。もう一つは、人工知能（AI）を使って電子カルテ（EHR）から自動でデータを抽出する方法である。

  対象は、11 件の臨床試験に参加した乳がん患者 113 例である。これらの患者の EHR から臨床情報を抽出した。このシステムは、変数ごとに元のテキストへの参照を示す。これにより、効率よく検証できる。患者はすべて Virgen del Rocío 大学病院（スペイン、セビリア）で登録された。

  解析の結果、構造化・非構造化を問わず、ほとんどの臨床データ領域で正解率、適合率、再現率、F1 スコアが高かった。今後は二つの取り組みが必要である。非構造化データの抽出を改善すること、施設間で標準化した eCRF を導入することである。そうすれば、臨床情報を一貫した形で抽出・評価できる。

  掲載誌の IF 相当：6.2（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-08 時点の値、2026-10-09 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Parra-Calderón CL, Mina L, Ruiz-Borrego M, García J, Domínguez CD, Guich J, et al. Artificial intelligence for clinical data extraction from EHRs in breast cancer trials: the MIRROR study. npj Breast Cancer. 2026 Oct 7 [Epub ahead of print]. doi:10.1038/s41523-026-01060-6.
  確認の範囲：抄録のみ確認
• ダイナミック MRI と臨床データを統合するクロスモーダル人工知能による乳がんの診断とリンパ節転移の予測
  Cross‐Modal Artificial Intelligence Integrating Dynamic MRI and Clinical Data for Breast Cancer Diagnosis and Nodal Metastasis Prediction
  MedComm – Oncology · 2026-10-06 · 証拠の段階: 多施設の観察研究（モデルの開発と外部検証）
  抄録（全訳）

  乳がんの治療を個別化するには、手術前の正確な評価が重要である。評価の対象は、乳腺病変が悪性かどうかと、腋窩リンパ節（ALN）の状態である。しかし現在の方法には限界がある。診断にばらつきがあり、リンパ節の病期診断は侵襲的である。

  本研究では、多施設のデータで人工知能（AI）の枠組みを開発し、検証した。目的は、乳腺病変の分類と ALN 転移の予測である。用いたデータは、ダイナミック造影磁気共鳴画像（MRI）と手術前の臨床情報である。

  この多施設研究では、4 病院の患者 3320 例を四つのコホートに分けた。学習コホート、内部テストコホート、二つの独立した外部検証コホートである。病変の分類には MRI だけを使った。ALN の予測には、臨床的な特徴も加えた。

  MRI の各シーケンスの解析では、Video Swin Transformer Tiny を基盤とした。これに低ランク適応と、注意機構に基づく多重インスタンス学習を組み合わせた。ALN の予測では、ゲート付きのマルチモーダル融合で画像と臨床情報を統合した。

  四つのコホートでのモデルの受信者動作特性曲線下面積（AUC）は次のとおりである。病変の分類では 1.000、1.000、1.000、0.994 であった。ALN の予測では 0.991、0.974、0.987、0.960 であった。モデルの性能は、キャリブレーション解析と決定曲線解析でも詳しく調べた。探索的な生存解析では、AI が予測した ALN の状態が無病生存期間と関連していた。

  これらの結果は、AI 支援による乳房 MRI の可能性を支持する。乳房病変の特徴づけと腋窩リンパ節（ALN）転移の術前評価に、定量的な情報を提供できる可能性がある。

  掲載誌の IF 相当：5.4（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-08 時点の値、2026-10-09 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Ren W, He Z, Deng Z, Huang Z, Cai G, Ban X, et al. Cross‐Modal Artificial Intelligence Integrating Dynamic MRI and Clinical Data for Breast Cancer Diagnosis and Nodal Metastasis Prediction. MedComm – Oncology. 2026 Oct 6;5(4):e70100. doi:10.1002/mog2.70100.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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