見えにくい膵がんを「腫瘍の周囲の変化」から探すAI
2026年9月24日再放送の「NHKスペシャル 病への挑戦 がん治療最前線 がんが消えた！克服の道」では、免疫療法とともに、AIを使って膵がんを極めて早い段階で発見しようとする研究が紹介されます。中でも注目されるのが、神戸大学と富士フイルムが共同開発を進めるCT画像解析AIです。
膵がんは小さい段階では腫瘍そのものが画像に写りにくい一方、膵管の拡張・狭窄や膵臓の萎縮といった変化が先に現れることがあります。このAIは、そうした「間接所見」まで組み合わせることで、人の目だけでは見逃しやすい早期膵がんを拾い上げようとしています。2026年には国内9医療機関などのデータを使った研究成果も国際医学誌に掲載されました。
この記事でわかること
- 神戸大学と富士フイルムの膵がんAIが見ているもの
- ステージ0の症例でAIが捉えたサイン
- 20mm以下の小さな膵がんで示された検出性能
- このAIが現在どこまで実用化へ近づいているのか
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ステージ0では腫瘤ではなく「膵管拡張」をAIが捉えた
出典：神戸大学「AIを用いて造影・非造影CT画像から膵癌を高精度に検出する深層学習モデルを開発」
神戸大学と富士フイルムが2023年に公表した非造影CT用のAI技術では、腫瘤そのものが画像上ではっきり描出されていないステージ0の症例で、膵管の拡張という間接所見をAIが検出した例が示されています。
ここが、この研究の大きなポイントです。
一般に「AIでがんを見つける」と聞くと、画像の中から腫瘍そのものを探す技術を想像します。しかし早期の膵がんでは、その肝心の腫瘤が非常に小さかったり、画像で判別しにくかったりします。
そこでAIが見るのは腫瘍だけではありません。
- 膵臓の一部が細くなる「膵実質萎縮」
- 主膵管が太くなる「主膵管拡張」
- 主膵管が細くなる「主膵管狭窄」
- CTで確認できる腫瘤そのもの
これらを組み合わせ、「膵がんが存在する確率」を計算する仕組みになっています。
2021年から神戸大学と富士フイルムが共同研究を開始
このAI開発は突然始まったものではありません。
神戸大学と富士フイルムは2021年8月から、膵がんをCT画像から早期発見するための共同研究を進めてきました。
中心となっているのは、神戸大学大学院医学研究科の消化器内科学・放射線医学の研究チームです。
2023年4月には、造影剤を使ったCT画像から膵がんが疑われる所見を検出する技術を公表しました。
さらに同年11月には、造影剤を使わない非造影CTにも対象を拡大します。
この違いは実用面で大きな意味があります。
造影CTは血管や臓器を見やすくできる一方、通常の健康診断や人間ドックなどでは、造影剤を使わないCTが撮影されることもあります。
非造影CTから早期膵がんのサインを拾えるようになれば、別の目的で撮影された画像からも異常を拾い上げ、専門的な検査へつなげられる可能性があります。
2251人のCT画像を使ってAIをさらに検証
研究はその後も進みました。
2026年6月、神戸大学の祖父江慶太郎准教授、村上卓道教授、増田充弘准教授、児玉裕三教授らの研究グループは、新しい深層学習モデルの成果を発表しました。
研究に使われたのは、2007年から2022年までに国内9医療機関などから集められた2251人分の腹部CT画像です。
AIはまずCT画像から膵臓と主膵管を抽出。
次に、
- 腫瘤
- 膵萎縮
- 主膵管拡張
- 主膵管狭窄
をそれぞれ検出し、その情報を組み合わせて膵がんの可能性を判断します。
つまり、1か所の異常だけで判断するのではありません。
膵臓全体の形や膵管の変化をまとめて見るところが、このAIの特徴です。
20mm以下の小さな膵がんではAIの感度が専門医を上回った
2026年の研究では、AIが学習に使っていない外部データを使い、6人の経験豊富な医師との比較も行われました。
特に差が大きかったのが20mm以下の小さな膵がんです。
造影CTでは、
- AI：感度98.0％
- 医師平均：82.6％
非造影CTでは、
- AI：感度86.0％
- 医師平均：41.1％
という結果でした。
非造影CTでは、AIの感度が医師平均の2倍以上になっています。
ただし、これは「AIだけで膵がんを確定診断できる」という意味ではありません。
研究グループも、AIを医師に代わる存在ではなく、見落としを減らす**「第2の読影者」**として活用する方向を示しています。
AIが異常を拾い、それを医師が確認する。
この組み合わせによって、経験差による見落としを減らすことが期待されています。
ステージ0で見つける意味が大きい理由
膵がんは、早期発見の難しさが大きな課題となってきました。
初期には自覚症状が出にくく、症状が現れた段階では進行しているケースもあります。
神戸大学の研究では、10mm以下やステージ0など非常に早い段階で発見できた場合、切除後の長期生存率が大きく改善することが背景として示されています。
だからこそ研究者たちは、「腫瘍が大きくなってから見つける」のではなく、その前に起きている小さな変化を探しています。
ステージ0の例でAIが検出した主膵管拡張も、その考え方を象徴するサインです。
目に見える大きながんを探すのではなく、がんが膵臓に残したわずかな変化から存在を疑う。
これがAIを使った早期発見研究の狙いです。
膵臓の「形の変化」をAIが数値として読み取る
人間の医師も、膵管拡張や膵臓の萎縮を診断の手掛かりにしています。
難しいのは、その変化が非常に小さい場合です。
膵臓は形が複雑で、患者ごとの個人差もあります。微妙な太さや形状の変化を多数のCT画像から安定して見つけるには、高度な経験が必要になります。
AIは膵臓と膵管の形を3次元的に抽出し、太さや体積などを解析します。
人間が「少し細く見える」「わずかに膵管が太い」と判断してきた部分を、コンピューターで定量的に評価しようとしているのです。
AIの強みは疲れずに大量の画像を見ることにもあります。
日常診療や検診で膨大なCT画像が撮影されるなか、すべてを膵臓専門医が詳細に確認することは現実的ではありません。
そこでAIが先に異常の可能性がある画像を拾い上げれば、専門医が重点的に確認する対象を絞れる可能性があります。
2026年時点では全国で受けられる一般検査ではない
ここは重要です。
この膵がんAIは研究成果が大きく前進していますが、誰でも全国の健診で受けられる標準的な膵がん検査として完成したわけではありません。
2026年の研究でも、今後は臨床現場で「第2の読影者」として導入し、早期膵がんの発見率向上につなげることが目標とされています。
また神戸大学医学部附属病院などでは、過去のCT画像を含めてAIの診断能力を評価する多施設研究も進められています。
そのため現段階では、
- AIが膵がんを自動的に確定診断する技術ではない
- AIだけでステージ0を必ず発見できるわけではない
- 医師の診断を支援する技術として研究が進んでいる
という位置づけで理解するのが適切です。
造影CTと非造影CTの両方に対応することが強み
この研究のもう1つの特徴が、造影CTと非造影CTの両方を対象にしていることです。
造影CTは臓器や血流を見やすくするため、膵がんの精密検査で重要な検査です。
一方、非造影CTは造影剤を使わないため、画像のコントラストが低く、膵がんの発見はさらに難しくなります。
それでも2026年の研究では、非造影CTで20mm以下の小さな膵がんに対し86％の感度を示しました。
将来、人間ドックなどで偶然撮影された腹部CTからAIが膵臓の異変を拾い、その人を精密検査へつなげられれば、これまで見逃されていた早期膵がんを見つける入口が増えることになります。
膵がんAIの研究内容を整理
- 共同研究：神戸大学×富士フイルム
- 研究開始：2021年
- 対象：腹部CT画像
- 対応：造影CT・非造影CT
- AIが見る主な所見：腫瘤、膵萎縮、主膵管拡張、主膵管狭窄
- ステージ0症例：非造影CTで膵管拡張を検出した例を公表
- 2026年研究：2251人分の画像を使用
- 20mm以下の膵がん感度：造影CT98％、非造影CT86％
- 今後の方向：医師を補助する「第2の読影者」として臨床導入を目指す
大事なのは、単純な「AI対医師」という研究ではないことです。
医師が気づきにくい小さなサインをAIが先に示し、専門医の診断につなげる。その役割分担が研究の中心となっています。
まとめ
「NHKスペシャル 病への挑戦」が取り上げる膵がんAIで最も注目したいのは、腫瘍そのものが見えにくい段階でも、膵管拡張や膵臓の萎縮といった間接的な変化から異常を探そうとしている点です。
神戸大学と富士フイルムは2021年から共同研究を進め、2023年には非造影CTでステージ0の症例にみられた膵管拡張をAIが検出した例を公表しました。さらに2026年の研究では、20mm以下の小さな膵がんで、特に非造影CTにおいて専門医平均を大きく上回る感度を示しています。
まだ全国の検診で一般的に利用できる完成済みの検査ではありません。
それでも、「がんがはっきり見えるまで待つ」のではなく、「がんが生み出した小さな変化をAIで先に拾う」という発想は、早期発見が難しかった膵がん診断を変える可能性を持つ研究です。
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