IMAGING AI

Annalise CXR のロゴ

Annalise CXR

提供: Annalise.ai·AI 胸部 X 線（多所見）

海外承認のみ（CE・日本未上陸）USUKEUAU
  • 査読研究 4 件
  • 公表導入 2 件
  • 価格非公開

Annalise.ai (オーストラリア・Harrison.ai グループ) の胸部 X 線 AI 臨床意思決定支援ソフト。1 枚の胸部 X 線から最大 124 所見を同時検出し、所見の指摘とワークリストの優先度付け (トリアージ) を行う。読影・診断フェーズに効く放射線科向けツールで、米英豪などで承認・導入が進むが日本未上陸。

製品メディア
Harrison.ai 胸部X線(CXR)製品の公式ヒーローセクション。胸部X線撮影を受ける患者の写真と「Like having X-Ray Vision. For X-rays.」の見出し、NHS など導入施設のロゴ
公式トップページがこちらです。なお Annalise.ai は親会社 Harrison.ai に統合され、製品ページも harrison.ai に移っていますので、そちらの画面を掲載しています。NHS 系の医療機関ロゴが並んでいて、英国の公的医療で使われていることが分かります。出典: 公式サイト (2026-06-13 取得) ↗
事実シグナル
エビデンス成熟度査読付き前向き・実装研究(4/5)
市場定着度大規模普及(4/5)
規制
海外承認のみ（CE・日本未上陸）
エビデンス
Annalise CXR (包括的 124 所見モデル) を名指しで評価した査読研究が複数。Lancet Digital Health の多施設マルチリーダー検証研究、BMJ Open の前向き実環境観察研究、JAMA Network Open・BJR・JACR の標準性能評価を含む。
連携
放射線科ワークフロー (PACS/RIS) 組込み型の臨床意思決定支援として動作。英国では vendor-neutral プラットフォーム Newton's Tree を介した展開が報じられている。
価格開示
公式サイトに公開価格表なし。医療機関・画像ネットワーク向けエンタープライズ契約 (問い合わせ式)。
実績
NHS England の AI Diagnostic Fund で 6 つの画像ネットワークの優先プロバイダーに選定され、40 以上の NHS トラストの放射線科医が利用可能と公表。Doncaster and Bassetlaw 等の個別トラスト導入も公表されている。

確認できた事実のみを一次ソースに基づき表示し、数値スコアは使いません (検証方法)。 最終確認 2026-06-11。

製品概要

Annalise CXR (Annalise Enterprise CXR) は、1 枚の胸部 X 線画像から最大 124 の臨床所見を同時に検出する包括的な胸部 X 線 AI である。各所見について指摘を提示し、放射線科医の読影を支援する臨床意思決定支援 (CDS) として位置づけられる。

もう一つの柱がトリアージ機能で、気胸・緊張性気胸・胸水・気腹・椎体圧迫骨折といった時間依存性の所見を検出し、緊急度に応じてワークリストの優先度を付ける。重症例を先に読影へ回すことで、ターンアラウンドの短縮を狙う。

開発元は Harrison.ai グループの Annalise.ai (本社シドニー)。米英豪などで承認・導入が進む放射線科向けの製品であり、個人クリニック単独というより病院・画像ネットワーク規模での運用を想定している。日本のクリニック導入を前提とした製品ではない。

提供企業: Annalise.ai (Harrison.ai グループ)（オーストラリア・シドニー）

確認できた仕様・提供状況

主要機能

  • 1 枚の胸部 X 線から最大 124 所見を同時検出
  • 時間依存性所見 (気胸・緊張性気胸・胸水・気腹・椎体圧迫骨折) のトリアージ・優先度付け
  • 緊急度別の分類 (critical / high / low / unremarkable / no abnormality)
  • 放射線科ワークフロー (PACS/RIS) 組込み型 CDS
  • 誤留置されたチューブ類 (経管栄養・気管チューブ等) の指摘

日本展開

日本未上陸。clinic- map では『海外承認のみ (CE・日本未上陸)』と整理。米国 FDA 510(k) クリアランス (トリアージ通知)、CE、英国・豪州での承認・導入は確認できるが、日本での薬機法承認・上陸を示す一次情報は確認できなかった。

価格

公式サイトに公開価格表なし。医療機関・画像ネットワーク向けエンタープライズ契約 (問い合わせ式)。

公式サイトに公開価格表は掲載されていない。医療機関・画像ネットワーク向けのエンタープライズ契約 (問い合わせ式) と見られる。

カテゴリ内の位置

エビデンス成熟度「査読付き前向き・実装研究」 (Annalise CXR の包括的 124 所見モデルを名指しで評価した前向き実環境観察研究 (BMJ Open、豪複数施設) と、多施設マルチリーダー・マルチケース検証研究 (Lancet Digital Health) が存在。製品そのものを対象とした RCT・SR/メタ解析は未確認のため 5 は付けず保守判定で 4。) × 市場定着度「大規模普及」 (NHS England の AI Diagnostic Fund (約 £21M) で 6 画像ネットワークの優先プロバイダーに選定され、40 超の NHS トラストの放射線科医が利用可能と公表。複数の個別 NHS トラスト導入も公表されており全国展開級の普及。デファクト級 (数千施設) の公表はないため 5 は付けず 4。)。

CLINIC AI LAB MAP — IMAGING AI

判定済 30 / 30 製品

定番普及先行根拠先行新興・観察001122334455エビデンス成熟度 →市場定着度 →Abierto（読影支援） (キヤノンメディカル) — エビデンス: ベンダー資料のみ / 定着度: 導入公表ありAli-M3 (エムスリー／アリババクラウド) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 複数・大手導入CAD EYE（上部消化管） (富士フイルム) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 複数・大手導入CAD EYE（大腸） (富士フイルム) — エビデンス: RCT・系統的レビュー / 定着度: 大規模普及CXR-AID Ver3.0 (富士フイルム) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: デファクト級DeepEyeVision for RetinaStation (DeepEyeVision／ニコン) — エビデンス: ベンダー資料のみ / 定着度: 提供初期EIRL Chest (エルピクセル) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 大規模普及EIRL Chest Nodule (エルピクセル) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 複数・大手導入EndoBRAIN (サイバネット／オリンパス) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 導入公表ありEndoBRAIN-EYE (サイバネット／オリンパス) — エビデンス: 査読付き前向き・実装研究 / 定着度: 大規模普及gastroAI model-G2 (AI メディカルサービス) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 提供初期m3 AI（心エコー自動解析・Us2.ai） (エムスリー AI) — エビデンス: 査読付き前向き・実装研究 / 定着度: 複数・大手導入MNOBORI Viewer（AI 読影連携） (PSP) — エビデンス: ベンダー資料のみ / 定着度: 大規模普及PidPort (メドメイン) — エビデンス: ベンダー資料のみ / 定着度: 複数・大手導入Smart Eye Camera（SEC） (OUI Inc.) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 複数・大手導入SmartRobin AI (カルディオインテリジェンス) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 大規模普及SYNAPSE SAI Report (富士フイルム) — エビデンス: ベンダー資料のみ / 定着度: 提供初期胎児心臓超音波スクリーニング AI (理研／国立成育／昭和大) — エビデンス: 査読付き前向き・実装研究 / 定着度: 提供初期胎Annalise CXR (Annalise.ai) — エビデンス: 査読付き前向き・実装研究 / 定着度: 大規模普及Annalise CXRButterfly iQ3 (Butterfly Network) — エビデンス: 学会発表・症例報告 / 定着度: 提供初期DermaSensor (DermaSensor) — エビデンス: 査読付き前向き・実装研究 / 定着度: 導入公表ありEko Murmur Analysis（EMAS） (Eko Health) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 提供初期EyeArt (Eyenuk) — エビデンス: 査読付き前向き・実装研究 / 定着度: 複数・大手導入GI Genius (Medtronic（Cosmo IMD）) — エビデンス: RCT・系統的レビュー / 定着度: 大規模普及INSIGHT CXR (Lunit) — エビデンス: RCT・系統的レビュー / 定着度: 導入公表ありKardiaMobile (AliveCor) — エビデンス: RCT・系統的レビュー / 定着度: 大規模普及LumineticsCore（旧 IDx-DR） (Digital Diagnostics) — エビデンス: RCT・系統的レビュー / 定着度: 複数・大手導入Paige Prostate (Paige) — エビデンス: 査読付き前向き・実装研究 / 定着度: 複数・大手導入qXR (Qure.ai) — エビデンス: 査読付き前向き・実装研究 / 定着度: 大規模普及Rad AI (Rad AI) — エビデンス: 査読付き観察研究 / 定着度: 大規模普及
SaMD 承認加算 検討対象業務ツール海外のみ破線枠 = 日本未上陸
位置は検証可能な事実の段階判定 (各レベルに出典必須) であり、総合スコアや満足度評価ではありません。 判定基準: エビデンス成熟度 0=未確認〜5=RCT・系統的レビュー / 市場定着度 0=不明〜5=デファクト級。判定基準の全文 →

この製品を対象とした研究

  • Effect of a comprehensive deep-learning model on the accuracy of chest x-ray interpretation by radiologists: a retrospective, multireader multicase study

    多施設マルチリーダー・マルチケース検証研究 (後ろ向き、放射線科医 20 名)127 所見のうち 102 所見 (80%) で放射線科医の分類精度がモデル支援により有意に向上し、精度が低下した所見はゼロ。モデル単独のマクロ平均 AUC は 0.957。Annalise.ai。

    PMID: 34219054 ↗

  • Assessment of the effect of a comprehensive chest radiograph deep learning model on radiologist reports and patient outcomes: a real-world observational study

    前向き実環境多施設観察研究 (放射線科医 11 名・2972 例)2972 例の 86.5% でモデルと放射線科医が完全一致。3.1% で報告に重要な変更、1.4% で患者管理が変化。10 名中 9 名の放射線科医が自身の精度向上を実感。Annalise-AI 共著。

    PMID: 34930738 ↗

  • Evaluation of an Artificial Intelligence Model for Detection of Pneumothorax and Tension Pneumothorax in Chest Radiographs

    後ろ向き標準性能評価 (1000 例、放射線科医コンセンサスを ground truth)気胸検出 AUC 0.979 (感度 94.3%・特異度 92.0%)、緊張性気胸 AUC 0.987 (感度 94.5%・特異度 95.3%)。Annalise-AI 共著。

    PMID: 36520432 ↗

  • Diagnostic accuracy of a commercially available deep-learning algorithm in supine chest radiographs following trauma

    後ろ向き外部検証 (単施設外傷センター、1404 例、Annalise CXR V1.2)気胸・区域性無気肺の検出で放射線科医より優位、鎖骨・上腕骨・肩甲骨骨折では放射線科医が優位。全体として放射線科医と同等の読影性能。

    PMID: 35271382 ↗

公表されている導入実績

  • Doncaster and Bassetlaw Teaching Hospitals (NHS)2024-05 に Annalise.ai と提携。最大 124 所見の胸部 X 線 AI と非造影頭部 CT の意思決定支援を導入し、緊急度別にトリアージ。出典 ↗
  • Leeds Teaching Hospitals NHS Trust (NHS)NHS AI Diagnostic Fund 支援・Yorkshire Imaging Collaborative 経由・Newton's Tree プラットフォーム上で胸部 X 線 AI を臨床評価・展開 (2025-05 報道)。出典 ↗

業務フロー上の位置

編集部の検証

この製品を扱う検証記事はまだありません。検証は一次資料 + 医師の確認で行い、 公開され次第ここに並びます。

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