医療AI臨床試験：閉経後女性の卵巣がんをAI超音波でスクリーニング ― 有効な検診法がない領域への挑戦（ASTOM・NCT07660718）
有効な検診法が確立していない卵巣がんについて、リスクの高い閉経後女性を対象に、超音波(エコー)へのAI適用でリスク分類を試みる単施設・前向きの観察パイロット研究。イタリア・ボローニャの婦人科腫瘍部門で実施。主要評価は卵巣病変のリスク区分を見分ける統合モデルの予測性能。100例。
試験の概要（一次情報）
- 進行状況実施中（募集終了）
- 対象疾患Ovarian Cancer
- スポンサーIRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna
- 目標症例数100 例
- 期間2026-06-12 〜 2028-06-12
要点
- 有効な検診法がない卵巣がんで、リスクの高い閉経後女性を対象に超音波へのAI適用でリスク分類を試みる単施設・前向き観察パイロット。
- イタリア・ボローニャの大学病院(IRCCS)婦人科腫瘍部門で実施。100例・登録終了(解析段階)。
- 主要評価は卵巣病変のリスク区分を見分ける統合モデルの予測性能。
- 卵巣がんは有効なスクリーニングがなく早期診断が難しい。先進国では婦人科がん死亡の主因とされる。
- 既存の超音波をAIで底上げする発想。少数例パイロットで、検診の有効性や臨床導入の確立ではない。
卵巣がんは、初期に症状が出にくく、見つかったときには進行していることが多い。乳がんや子宮頸がんと違い、広く受けられる有効なスクリーニング(検診)法が確立していないため、早期発見が難しく、先進国では婦人科がんによる死亡の主因とされる。とりわけ閉経後の女性はリスクが高い。
現在、卵巣の評価には婦人科の超音波(エコー)が第一選択で使われるが、良性か悪性かの見分けには専門的な読影を要する。
本研究(ASTOM)は、この超音波による評価にAIを取り入れられるかを検討する単施設・前向きの観察パイロット研究である。登録情報の要旨によれば、イタリア・ボローニャの大学病院(IRCCS)婦人科腫瘍部門で、閉経後女性を対象に、超音波へのAI適用が卵巣病変のリスク区分を見分けられるかを評価する。主要評価項目は、異なるリスクカテゴリーを正確に判別する統合モデルの予測性能である。規模は100例で、登録を終えて解析段階にある。
なぜ重要か
有効な検診法がない卵巣がんで、新たな装置を増やさず既存の超音波の判別力をAIで高める発想は現実的。リスクの高い集団での早期の拾い上げに資する可能性があり、その検証の進み方を知る手がかりになる（本試験は少数例パイロットで検診の有効性の確立ではない）。
よくある質問（FAQ）
なぜ卵巣がんの検診は難しいのですか？
AIで卵巣がん検診が実用化されたのですか？
出典（一次情報）
出典：ClinicalTrials.gov（米国NIH/NLM・パブリックドメイン）。本サイトは医療助言を行いません。最新・正確な内容は公式をご確認ください。本サイトは NIH/NLM に推奨・認定されたものではありません。
- ClinicalTrials.gov（試験登録・原文）
- 登録番号: NCT07660718