偶発性甲状腺所見に関するAI駆動の洞察：頻度、臨床的影響、および過剰診断のジレンマ

背景

偶発性甲状腺所見（ITFs）は、甲状腺以外の目的で行われる画像検査でますます検出されるようになっています。その頻度の増加とその後の臨床的影響については十分に理解されておらず、過剰診断や不要な介入の懸念が高まっています。本研究では、人工知能を活用して画像診断報告書を系統的に分析し、ITFsの疫学と結果を評価しています。

研究デザイン

この後向きコホート研究では、2017年7月1日から2023年9月30日の間にMayo Clinicの施設で甲状腺を含む画像検査を受けた、甲状腺疾患の既往がない115,683人の成人を対象としました。トランスフォーマーに基づく自然言語処理（NLP）パイプラインを使用して、複数の画像モダリティの画像診断報告書からITFsを特定し、結節の特性を抽出しました。

主な知見

研究対象者（平均年齢56.8歳、女性52.9%）の7.8%にITFsが見られ、そのうち92.9%が結節性でした。ITFsは、女性、高齢者、BMIが高い人、非救急医療科からの依頼による画像検査でより一般的でした。首のCT、PET、核医学検査では、胸部CTに比べてITFsの検出率が高かったです。結節の特性は不十分に記録されており、サイズは44%の症例のみで報告されていました。ITFsのある患者は、その後の甲状腺結節診断（オッズ比45）、生検（オッズ比46.8）、甲状腺切除術（オッズ比55.8）、甲状腺がん診断（オッズ比61.7）の確率が有意に高かったです。大部分のがんは乳頭がんで、ITFs後に検出されたものは大きさが2cmに対し1.3cmでした。

専門家のコメント

本研究は、偶発性甲状腺所見がしばしば小規模で低リスクのがんの診断連鎖を引き起こす強力な証拠を提供しています。これらの知見は過剰診断の可能性を示唆し、標準化された報告と選択的なフォローアッププロトコルの必要性を強調しています。

結論

AIを活用した分析により、偶発性甲状腺所見が一般的であり、診断連鎖と強く関連していることが示されました。これらの結果は、不要な介入を最小限に抑えつつ、臨床的に重要な甲状腺病変の適切な診断を確保するための現在の管理アプローチの再評価を呼びかけています。