AIとがん研究 ── 脳腫瘍 ── 2026-10-23

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脳腫瘍の治療・治験とAI

• 大規模言語モデルと畳み込みニューラルネットワークによるマルチエージェント型システムでのBT-RADS自動分類
  Agentic Automation of BT-RADS Scoring Using an End-to-End System for Standardized Glioma Follow-up Assessment
  Radiology Artificial Intelligence · 2026-10-21 · 証拠の段階: 後ろ向きの観察（単施設・診断精度評価）
  抄録（全訳）

  脳腫瘍報告データシステム（BT-RADS）は、びまん性グリオーマ患者の治療後MRI効果判定を標準化する。ただし、画像の推移、薬剤の影響、放射線治療の時期を複雑に組み合わせた判断が求められる。BT-RADS分類を自動化するエンドツーエンドのマルチエージェントシステムを開発し、評価した。このシステムは、大規模言語モデルと畳み込みニューラルネットワークで構成される。

  単一施設の治療後グリオーマMRI検査509件（2017年3月〜2021年7月）を後ろ向きに評価した。抽出エージェントはgpt-oss（OpenAI、200億パラメータ）を使い、診療記録から臨床変数を取り出した。採点エージェントは、これらの変数に定量的な体積計測を組み合わせてBT-RADS判定ロジックを適用した。専門医の注釈を基準とし、システムの精度を当初の判定と比較した。

  評価可能だったのは492件である。システムの総合精度は76.0%（374/492）で、当初の判定は57.5%（283/492）だった。絶対差は+18.5ポイント（P < .001）である。システムと基準のコーエンカッパ係数は0.71だった。文脈依存のカテゴリーでは感度が高かった（BT-1b 100%、BT-1a 92.7%、BT-3a 87.5%）。閾値依存のカテゴリーでは中程度だった（BT-3c 74.8%、BT-2 69.2%、BT-4 69.3%、BT-3b 57.1%）。BT-4の陽性的中率は92.9%だった。

  以上の結果から、本システムを臨床意思決定支援ツールとしてさらに評価する価値がある。この結果は、データのプライバシーを保つローカルなオープンウェイト推論で、臨床意思決定支援ツールとしてさらに評価する根拠となる。©RSNA, 2026

  掲載誌の IF 相当：8.3（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-22 時点の値、2026-10-23 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Jabal MS, Zhang J, LaBella D, Houk JL, Zhang D, Rudie JD, et al. Agentic Automation of BT-RADS Scoring Using an End-to-End System for Standardized Glioma Follow-up Assessment. Radiology: Artificial Intelligence. 2026 Oct 21 [Epub ahead of print]. doi:10.1148/ryai.260234.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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