背景：
放射線分野におけるAIアルゴリズムは、緊急性のある所見の検出に大きな関心を集めているが、実臨床におけるAIの効果については未解明な点が多い。本研究は、FDA認可の気胸（PTx）検出AIツールが、ある学術医療センターでの入院患者胸部X線検査において、診断精度および報告までの時間に与える影響を調査した。


研究デザイン：
この後ろ向き研究では、AI統合システム導入後に収集された成人入院患者の単一正面胸部X線（CXR）27,397例を対象とした（期間：2020年8月～2021年4月）。そのうち、12,728件はAI統合システム内で取得され、残りの14,669件はシステム外で取得されたものであった。最終的な放射線科レポートを基準として、気胸検出におけるAIアルゴリズムの受信者操作特性曲線（ROC）分析を行った。また、AI警告システムが放射線科医の報告時間に与える影響をウィルコクソン順位和検定で評価した。


結果：
AIツールのROC曲線下面積（AUC）は0.78、感度は0.60、特異度は0.97であった。中～重度の気胸を対象とした場合、AUCは0.93、感度は0.89、特異度は0.96に向上した。AI統合システムによる気胸確定診断例の報告時間の中央値は、システム未使用時と比較して46%短縮され（100分 vs. 186分、p < 0.001）、迅速な診断支援が可能となった。臨床現場における気胸検出および警告を行うAI統合システムは、中～重度の気胸に対して優れたAUCを示し、放射線科医の報告時間を大幅に短縮することで、治療可能な重要疾患に対する迅速な臨床対応を促進する可能性が示唆された。