医療人工知能（AI）企業のLunitは24日、今月30日から12月4日まで米国シカゴで開催される「2025北米放射線学会（RSNA 2025）」で、AI医用画像解析ソリューションに関する研究抄録14編を発表すると明らかにした。このうち8編は学会で主要成果とされる口演発表に選ばれ、LunitのAI技術力と市場影響力が改めて確認されたとの評価が出ている。
口演発表には、▲オランダの乳がん検診データを活用した4つの商用AIアルゴリズムによるデジタル乳房トモシンセシス（DBT）読影性能比較 ▲7つの商用AIに基づくマンモグラフィーのスクリーニング性能比較 ▲AIが放射線科専門医の意思決定と視線行動に与える影響 ▲従来のダブルリーディングからAI統合シングルリーディングへの転換効果 ▲胸部X線に基づく気胸検出AIの精度比較、などが含まれる。
とりわけ乳房密度と乳がんリスク予測に関する研究が注目される。口演発表では、▲乳房密度を用いたハイリスク群推定値と既存予測モデルの比較 ▲乳房密度の変化がリスク予測モデルの較正と精度に与える影響 ▲英国の乳がん検診プログラムのデータに基づく乳房密度と病理学的予後ステージの相関分析、などが取り上げられる。
ポスター発表では、▲乳がん手術後の対側乳がんの早期検出に向けたAI陽性所見の最適化 ▲DBTで見逃されやすい乳がんサブタイプの分析 ▲生物物理学に基づくモデルと商用乳房密度評価モデルの性能比較 ▲エストロゲン受容体陽性乳がんのリスクスコア予測 ▲術前化学療法後の腋窩リンパ節転移および病理学的完全奏効（pCR）予測、など多様な研究が進められる。
ソボムソクLunit代表は「RSNA 2025では、乳がん検診、リスク予測、肺疾患診断など実際の臨床現場でAIがもたらす変化を示す研究が多数含まれた」と述べ、「海外パートナーとのネットワーキングを強化し、研究成果が事業拡大につながるようにする」と語った。