IMAGING AI

qXR
提供: Qure.ai·AI 胸部 X 線
- 査読研究 5 件
- 公表導入 2 件
- 価格非公開
Qure.ai が提供する AI 胸部 X 線解析ソフトウェア qXR。胸部レントゲンから肺・胸膜・縦隔・骨・横隔膜・心臓領域の異常所見 (結節・結核・胸水・気胸など) を検出し、所見のオーバーレイと事前記入レポートで読影を支援する。正常/異常の振り分けトリアージと結核・肺がんのアクティブケースファインディングに用いられる業務ツールで、海外 (米 FDA・CE) 承認のみで日本未上陸。

- 規制
- 海外承認のみ(FDA/CE・日本未上陸)
- エビデンス
- qXR を名指しで評価した査読研究が複数存在 (Sci Rep / PLOS Glob Public Health / Diagnostics / S Afr Med J / JAMIA Open)。結核・肺がん検出の診断精度研究が中心。
- 連携
- 公式サイトでは PACS/電子カルテ連携の具体名は確認できなかった (モバイル・Web 提供の記載のみ)。
- 価格開示
- 公式サイトに公開価格表なし。問い合わせ式 (医療機関・スクリーニングプログラム向け)。
- 実績
- AstraZeneca との提携で 20 か国超・累計 500 万件超の AI 胸部 X 線スクリーニングを公式発表。NHS 施設・各国政府プログラムでの導入実績も公表。
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
qXR は Qure.ai (本社インド・ムンバイ) が開発した AI 胸部 X 線解析ソフトウェアである。撮影された胸部レントゲンを解析し、肺・胸膜・縦隔・骨・横隔膜・心臓の各領域にわたる異常所見 (結節・結核・胸水・気胸・心不全所見など) を検出して、所見のオーバーレイと事前記入されたレポートテンプレートを提示する。公式サイトはスキャンを 20 秒未満で処理し、正常例を高い陰性的中度で振り分けると説明している。
用途は大きく二つで、(1) 撮影された胸部 X 線を正常/異常に振り分け読影バックログを圧縮するトリアージと、(2) 結核・肺がんのアクティブケースファインディング (集団スクリーニング) である。低リソース・高結核負荷地域でのスクリーニング支援を主要なユースケースとし、AstraZeneca との提携による多国スクリーニングプログラムで大規模に運用されてきた。
対象は個別クリニックというより、病院ネットワーク・国家スクリーニングプログラム・NHS 等の公的医療システムである。米 FDA 510(k) と CE マークを取得しているが、日本では薬機法上の承認・上陸が確認できず、日本のクリニック単独導入を想定した製品ではない。
提供企業: Qure.ai(インド・ムンバイ)
確認できた仕様・提供状況
主要機能
- 胸部 X 線から多領域 (肺・胸膜・縦隔・骨・横隔膜・心臓) の異常所見を検出
- 所見のオーバーレイ表示と事前記入レポートテンプレート
- 正常/異常の振り分けトリアージ (公式は高い陰性的中度を主張)
- 結核・肺がんのアクティブケースファインディング (集団スクリーニング)
- 気胸・胸水のパッシブ通知 (FDA クリアランス取得、平均約 10 秒で通知)
- モバイル・Web プラットフォームでの多言語対応
日本展開
日本未上陸。米 FDA 510(k) クリアランスと CE マークは確認できたが、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。製品は海外 (米・欧・英・低中所得国の結核/肺がんスクリーニング) 向けに展開されており、clinic-map の規制表記『海外承認のみ (FDA/CE・日本未上陸)』と整合する。
価格
公式サイトに公開価格表なし。問い合わせ式 (医療機関・スクリーニングプログラム向け)。
医療機関・スクリーニングプログラム向け
問い合わせ
公式サイトに公開価格表はありません。価格ページは設けられておらず、導線は問い合わせ (Contact Us) のみで、医療機関・スクリーニングプログラム単位の個別見積もりと見られます。
公式の価格情報 ↗エビデンス成熟度「査読付き前向き・実装研究」 (qXR を名指しで評価した査読付き診断精度研究が複数 (前向きコホート/後ろ向き症例対照/外部検証/観察研究)。結核検出 AUC 0.81、肺がん検出感度 84% など定量結果が査読誌に掲載。ただし qXR の臨床アウトカムを検証した完了済 RCT・SR/メタ解析は未確認 (RADICAL は試験プロトコルのみ) のため 5 は付けず保守判定。) × 市場定着度「大規模普及」 (AstraZeneca との提携で 20 か国超・累計 500 万件超の AI 胸部 X 線スクリーニングを完了と公式発表 (約 5 万人の高リスク肺結節を検出)。NHS 施設・政府プログラムでの導入も公表。大規模・多国展開レベルの普及。デファクト級 (数千施設の独立確認) までは保守判定で 5 は付けない。)。
CLINIC AI LAB MAP — IMAGING AI
判定済 30 / 30 製品
- 出典: Biewer 他, PLOS Glob Public Health 2024 — Peru 入院患者で qXR v3/v4 を結核トリアージ評価した前向き診断精度研究 (感度 0.91) ↗
- 出典: Nash 他, Sci Rep 2020 — インド三次病院で qXR の結核検出を評価した後ろ向き症例対照研究 (AUC 0.81) ↗
- 出典: Blake 他, Diagnostics 2023 — 英 East Kent NHS で qXR の正常/異常振り分けを評価した外部検証横断研究 (感度 99.7%) ↗
- 出典: Nxumalo 他, S Afr Med J 2024 — 南ア高負荷地域で qXR の肺がん・結核検出を評価した観察研究 (肺がん感度 84%) ↗
- 出典: Qure.ai 公式プレス (2025-04-30) — AstraZeneca との提携で 20 か国超・累計 500 万件超の AI 胸部 X 線を完了 ↗
- 出典: Qure.ai 公式プレス (2026-02-26) — qXR-Detect が FDA から 6 新規適応の 510(k) クリアランス取得 (累計 26 適応) ↗
この製品を対象とした研究
Accuracy of digital chest x-ray analysis with artificial intelligence software as a triage and screening tool in hospitalized patients being evaluated for tuberculosis in Lima, Peru
前向き診断精度研究 (2 コホート)結核トリアージコホート (n=387) で qXR v4 の感度 0.91・特異度 0.32 (培養基準)。高感度だが特異度が低く、地域別の閾値設定が必要と結論。
PMID: 38324610 ↗Deep learning, computer-aided radiography reading for tuberculosis: a diagnostic accuracy study from a tertiary hospital in India
後ろ向き症例対照研究微生物学的確定結核の検出で qXR の AUC 0.81 (感度 71%・特異度 80%)。放射線科医 (感度 56%) を上回る感度を示し、一次医療でのトリアージ用途を支持。
PMID: 31937802 ↗Using Artificial Intelligence to Stratify Normal versus Abnormal Chest X-rays: External Validation at East Kent Hospitals University NHS Foundation Trust
後ろ向き横断・外部検証研究英 NHS の 1,040 件で正常/異常振り分けの感度 99.7%・特異度 67.4%。施設・年齢・性別・装置間で有意差なく、読影バックログ削減の可能性を示した。
PMID: 37998543 ↗The utility of artificial intelligence in identifying radiological evidence of lung cancer and pulmonary tuberculosis in a high-burden tuberculosis setting
観察研究 (盲検アップロード)南アの 382 件で肺がん検出 感度 84%・特異度 91%、結核検出 感度 90%・特異度 79%。早期検出・管理に資する可能性を示した。
PMID: 39041503 ↗Towards human-AI collaboration in radiology: a multidimensional evaluation of the acceptability of AI for chest radiograph analysis in supporting pulmonary tuberculosis diagnosis
後ろ向き診断精度 + ヒューマンファクター + 生産性の多面評価 (豪)qXR は WHO 推奨精度を満たすニアヒューマン性能を示し、放射線科医の高い満足度・正常例の生産性向上・資源再配分を確認した。
PMID: 39911582 ↗
公表されている導入実績
業務フロー上の位置
編集部の検証
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