CT画像から卵巣がん腹膜播種を診断するAIモデルを開発

東京慈恵会医科大学産婦人科学講座 金 里阿助教、關 壽之講師、岡本 愛光講座担当教授、東京慈恵会医科大学耳鼻咽喉科学講座 高橋 昌寛講師らと、サイオステクノロジー株式会社 野田 勝彦、吉田 要らの研究グループは、卵巣がん患者の腹部CT画像を用いて腹腔内の細かな腫瘍転移（腹膜播種）の有無を判断するAIモデルの開発を行い、腹膜播種全体で77%という高い診断性能を達成しました。特に、CT画像の読影では困難とされていた小腸播種では82%という高確率で判定しました。これにより卵巣がんの治療方針を迅速に進められるようになることが期待されます。

【発表のポイント】

• 従来の人によるCT読影では判別が困難な事が多い腹膜播種の有無を、術前のCT画像から判別するAIモデルを開発しました
• 腹膜播種全体では77％という高い正確さで見分けることに成功しました
• 腹膜播種の中でも、個々の腫瘍が小さいため読影による判断が難しい小腸への播種を82%の精度で判別しました

本研究は2026年3月23日に学術誌「Scientific Reports」に掲載されました。

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