AI 画像診断
Harrison.ai Chest X-ray（旧 Annalise CXR）
提供: Harrison.ai（旧 Annalise.ai）·AI 胸部 X 線（多所見）
- 査読研究 4 件
- 公表導入 2 件
Harrison.ai (オーストラリア。旧 Annalise.ai のブランドを統合) が提供する胸部 X 線 AI の臨床意思決定支援ソフトです。
製品名は「Harrison.ai Chest X-ray」(旧 Annalise CXR) で、1 枚の胸部 X 線から最大 124 所見を同時に検出し、所見の指摘とワークリストの優先度付け (トリアージ) を行います。公式は 20 秒未満で解析すると説明しています。読影・診断フェーズに効く放射線科向けのツールで、米英豪などで承認・導入が進んでいますが、日本には上陸していません (2026 年 10 月時点で上陸を示す一次情報は確認できていません)。
- 料金 (公式)
- 問い合わせ
- 導入の広がり
- 4 / 5大規模普及
- セキュリティ
- 1 / 5基礎の開示 · 日本未上陸
- エビデンス
- 4 / 5査読付き前向き・実装研究
- 編集部の最終確認
- 2026-10-07
想像図院内のどこで使う？
X 線室
この分野が入ると: 医師一人の読影に、AI の印が付いた画面が加わった姿
院内ツアーで歩く (国内では未提供の製品) →院内ツアーで「X 線室」を歩く (この製品は国内では提供されていません) →製品の画面 (公式サイトより)
この製品でできること
5 項目- 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
製品概要
Harrison.ai Chest X-ray (旧 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 です。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ています。
もう一つの柱がトリアージ機能です。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ます。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っています。
開発元は Harrison.ai (シドニー本社) で、旧 Annalise.ai のブランドは Harrison.ai に統合されています。米英豪などで承認・導入が進む放射線科向けの製品で、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が想定されています。日本のクリニック導入を前提とした製品ではありません。
確かめられた事実
公式資料・公的資料など一次ソースで確かめられたことだけを載せています。
- 規制 ✓ 一次確認済み
- 海外承認のみ（FDA／CE・日本未上陸）
- エビデンス ✓ 一次確認済み
- 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あります。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 の標準性能評価などです。
- 連携 ✓ 一次確認済み
- 放射線科ワークフロー (PACS/RIS) に組み込んで使う臨床意思決定支援として動作します。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ます。
- 価格開示 ✓ 一次確認済み
- 公式サイトに公開価格表はありません。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) と見られます。
- 実績 ✓ 一次確認済み
- 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されています。2026 年 10 月時点の Harrison.ai 公式サイトは、40 か国超で臨床使用が承認されており (日本を含むかは記載なし)、NHS England の胸部 X 線の 35% 超が処理されていると説明しています。Doncaster and Bassetlaw 等の個別トラスト導入も公表されています。
- セキュリティ ✓ 一次確認済み
- セキュリティはレベル 1 / 5 (基礎の開示)。医療情報を AI の学習に使わないと明記と、公式資料・登録簿で確かめられています。なお、日本未上陸のため、日本の指針向けの書類が無いのは通常です。 根拠と出典を見る →
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 2026-10-07。
製品データ
- 提供企業
- Harrison.ai (旧 Annalise.ai。Harrison.ai グループに統合)
- 本社
- オーストラリア・シドニー
- 日本での提供
- 日本未上陸。Annalise Enterprise CXR は 2022 年 2 月に米国 FDA の 510(k) クリアランスを取得済みで (その後、追加所見に対するクリアランスも取得)、CE マーキングに加え英国・豪州でも承認・導入が進んでいます。米国単独ではなく FDA／CE 双方で規制取得済みの製品ですが、日本での薬機法承認・上陸を示す一次情報は確認できませんでした。
- 公表されている導入先
- Doncaster and Bassetlaw Teaching Hospitals (NHS)、Leeds Teaching Hospitals NHS Trust (NHS)出典を見る →
実導入者の声
すべての声を見る →最初の声を書いてくれる方を探しています
導入を迷う院長にとって、使っている人の率直な声は何よりの手がかりです。所属先のメールアドレスなどで投稿者を確かめ、内容を確認してから載せます。
- 5 分ほど。良い点も困った点も、そのままで
- お名前・医療機関名は公開しません
- お名前・医療機関名はベンダーにも伝えません。ベンダーは口コミを書き換え・削除できません
編集部の検証記事
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。
料金
公式に公開されている料金
問い合わせ
公式サイトに公開価格表は掲載されていません。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) と見られます。
見積もりでは、ここをそろえて聞くと比べやすくなります
- 医師数・端末数 (ライセンスの数え方)
- 初期費用・導入支援費の有無
- 月額・保守費に含まれる範囲 (サポート・改定対応)
- 電子カルテなどとの連携にかかる追加費用
- 契約期間と解約の条件
編集部のチェックリストです (どの製品にも同じ項目を出しています)。
カテゴリ内の位置
導入の広がり「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。業界標準 (数千施設) の公表はないため 5 は付けず 4。)。 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。)。 下のマップは、カテゴリ内での位置を「セキュリティ」×「導入の広がり」で示します。横軸はボタンでエビデンスに切り替えられます。
- 出典: Jones 他, BMJ Open 2021 — 124 所見の包括的 CXR 深層学習モデルの前向き実環境多施設観察研究 (放射線科医 11 名・2972 例、Annalise-AI 共著) ↗
- 出典: Seah 他, Lancet Digital Health 2021 — 包括的 CXR 深層学習モデルの多施設マルチリーダー・マルチケース検証研究 (放射線科医 20 名・127 所見、Annalise.ai) ↗
- 出典: Hillis 他, JAMA Network Open 2022 — Annalise モデルによる気胸・緊張性気胸検出の後ろ向き標準性能評価 (Annalise-AI 共著) ↗
- 出典: Digital Health News (2025-05) — Leeds Teaching Hospitals NHS Trust で Annalise.ai 胸部 X 線ソフトを展開 ↗
- 出典: Doncaster and Bassetlaw Teaching Hospitals 公式 (2024-05) — Annalise.ai と提携、最大 124 所見の CXR AI を導入 ↗
- 出典: Leeds Teaching Hospitals NHS Trust 公式 — NHS AI Diagnostic Fund 支援・Yorkshire Imaging Collaborative 経由で導入評価 ↗
この製品を対象とした研究・実証
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
セキュリティ
安全度の格付けではありません。Harrison.ai Chest X-ray（旧 Annalise CXR）の提供元が公開している資料で、患者さんの情報を守る仕組みをどこまで確かめられたかを、 国のガイドラインが IT の提供事業者に求めるものに沿って、編集部が組んだ 5 段階で示します。 「評価保留」や「確認できず」は、対策が無いという意味ではありません — 提供企業に直接聞くのが確実です (判定の基準)。 国のガイドラインは法律ではありません。段が低いことは、法令違反や、国の基準を満たしていないことを意味しません。医療情報を扱わない製品は、ガイドラインの対象にならないこともあります (国が定めた格付けではありません)。
日本未上陸
日本未上陸 — 日本の指針向けの書類 (開示書 MDS/SDS や、厚労省チェックリストの事業者確認用への回答) が無いのは通常です。下の段は日本の指針に沿った物差しで、海外での安全管理の水準を表すものではありません。
セキュリティレベル 1 / 5基礎の開示
1/5- 1. 基礎の開示
- 2. 医療向けの開示公開資料で確認できなかったもの: 医療向けの開示 (MDS/SDS、ガイドライン名の明記、または保存場所と、データの扱いか事故時の窓口)
- 3. 認証と開示公開資料で確認できなかったもの: ISMS・プライバシーマーク、または国が同等とする認証 (SOC 2・ISMAP 等)
- 4. 認証と医療向けの開示公開資料で確認できなかったもの: レベル 2 の条件 (医療向けの開示)・レベル 3 の条件 (認証と開示)
- 5. 確認書類までそろう公開資料で確認できなかったもの: レベル 4 の条件の一部・開示書 (MDS/SDS) か、厚労省チェックリストの事業者確認用への回答を公開・提出できるとの記載 (公開は義務ではありません。提出の可否は提供元にお尋ねください)・二要素認証を提供しているとの記載 (令和 9 年度以降の新規導入・入れ替えのときに医療機関に求められる)
段は、国のガイドラインが IT の提供事業者に求めるもののうち、公開資料で確かめやすいものに合わせています。2 (開示) と 3 (認証) は別の道で、両方そろうと 4 です。
- 医療情報の保存場所
- 公開資料では確認できず
- データの扱い
- AI の学習に使わないと明記 (出典 ↗)
- 事故時の連絡窓口
- 公開資料では確認できず
- セキュリティ開示書 (MDS/SDS)
- 公開資料では確認できず
- 安全管理ガイドラインへの対応表明
- 公開資料では確認できず
- 第三者認証・保証
- 公開資料では確認できず
- 二要素認証
- 公開資料では確認できず
- 事業者確認用 15 項目 (厚労省チェックリスト)
- 公開資料では確認できず
- 確認日
- 2026-10-07
補足: プライバシー通知に、サービスへアップロードした内容をモデル学習に使わないと明記。委託先が英国・ドイツ・豪州で保有し得るとあるが製品データの保存場所とは断定できないため not-found。トップに信頼センターへのリンクは見つからず。
提供企業の方へ: 記載に誤りや更新があれば partner@clinicailab.com へ出典 URL をお送りください。公開資料で確かめられた場合に限り、確認日とあわせて更新します (提携の有無で扱いは変わりません)。確認が済むまでは「提供元に確認中」と表示します。
導入前にベンダーへ確かめたい 5 つのこと
- セキュリティ開示書 (MDS/SDS) を出してもらえますか医療情報を扱う製品の安全対策を、業界共通の書式で一覧できる書類です。他社と同じ書式で並べて比べられます。
- 厚労省の安全管理ガイドライン (第7.0版) のどこまでに対応していますか院とベンダーのどちらが何に責任を持つか (責任分界) を、契約の前に書面で決めておくためです。
- ログインの二要素認証に対応していますか電子カルテなどは、更改の時期に合わせて二要素認証が求められていきます。 いつから必要かを整理した記事 →
- データはどこに保管され、バックアップはどう取っていますか国内保管か、バックアップから何時間で戻せるかは、ランサムウェア被害のときの診療再開を左右します。
- 障害やサイバー攻撃のとき、誰がいつ連絡をくれますか連絡窓口と初動の約束 (何時間以内に連絡するか) を、導入前に確かめておくと慌てずに済みます。
医療機関のセキュリティ全般は セキュリティのまとめへ。
本媒体は患者向けの広告ではなく、医療機関向けの業務支援ツールの比較情報です。レビューは、製品を導入・利用している医療機関の方の投稿です。投稿者は所属先のメールアドレス (無料・携帯のメールは不可) か保険医療機関の名簿などで確かめ、内容は機械と AI で確認して、疑いのあるものは編集部が読んでから載せています。導入・利用していることは、投稿者の申告と内容で判断しています。掲載するレビューと提供会社の公式返信は、投稿された文のまま載せます (編集部も提供会社も本文を書き換えません。規約に反するものは、書き換えずに非公開にします)。
医療機器プログラム (SaMD)
⚠️ 本製品は薬事承認された医療機器プログラムです。効能・効果・診断性能に関する評価は投稿できません。導入のしやすさ・サポート・費用・現場運用の観点でお願いします。
実導入者の声を募集中
この製品にはまだレビューがありません。実際に導入された医療従事者の声を募集しています。
Harrison.ai Chest X-ray（旧 Annalise CXR） を使っていますか？
導入を迷っている院長にとって、使っている人の率直な声は何よりの手がかりです。あなたの 5 分が、次の院長の判断材料になります。
- 5 分ほど。良い点も困った点も、そのままで
- お名前・医療機関名は公開しません
- お名前・医療機関名はベンダーにも伝えません。ベンダーは口コミを書き換え・削除できません
レビューの掲載基準・経路表示（PR/ベンダー依頼）・送信防止措置の手続きは編集ポリシー (実導入者レビュー)に従います。★は企業の依頼によらない実導入者の評価の単純平均のみで、アフィリエイト報酬・ベンダー拡充枠・依頼レビューの契約とは連動しません。
同じカテゴリの製品
掲載順は評価順ではありません (国内提供 → 五十音/アルファベット順)。
掲載情報は調査時点の公開情報に基づきます。事実の項目 (会社・料金・連携など) は、公開の前に掲載企業にも誤りがないかを確かめてもらっています。評価と本文は編集部が決めています (編集ポリシー)。製品仕様・規制ステータスの変更は随時更新します。 掲載ロゴは各社の商標であり、各社・各製品を識別する目的で使用しています (出典: 各社公式サイト)。 本ページには資料請求の取次・アフィリエイトなど報酬が発生する導線が含まれる場合がありますが、報酬や提携の有無は評価・掲載順位に一切影響しません (編集ポリシー)。