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AI生成の偽のレントゲン写真、医師ですら見抜くのが難しいことが明らかに

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(著)

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Image credit:eAlisa
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 AIが作った偽のレントゲン写真を医師が調べた結果、経験豊富な専門医でも本物と見分けるのが難しいことがわかった。

 米ニューヨークのアイカーン医科大学などの研究チームが発表したこの結果は、医療記録の正しさをどう守るかという新しい課題を示している。

 本物そっくりの偽物が紛れ込むリスクに対し、早急な対策が求められている。

 この研究成果は北米放射線学会の専門誌『Radiology』(2026年3月24日付)に掲載された。

参考文献:

AI生成のレントゲン画像は専門医の目さえも欺く

 アイカーン医科大学マウントサイナイ校のミカエル・トルジュマン博士らによる研究チームは、AIが生成した「偽のレントゲン写真」をプロの医師が識別できるかどうかを検証した。

 この実験には、アメリカやフランスなど6カ国の医療機関から17人の放射線科医が参加した。

 放射線科医とは、レントゲンやCT、MRIなどの画像から病気を見つける読影(どくえい)し、診断や治療を行う専門医だ。

 実験の結果、偽物だと知らされずに画像を見た場合、正しく見抜けた割合は41%にとどまった。

 「偽物が混ざっている」と事前に知らされた場合の、平均の正解率は75%となった。

 つまり、偽物が混じっていると知っていても、4枚に1枚は熟練の医師でも間違えてしまうほど、AIが生成する画像は精巧になっているのだ。

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(A) 本物と (B) GPT-4oが作成した胸部レントゲン正面写真、(C) 本物と (D) GPT-4oが作成した頚椎(首の骨)の側面レントゲン写真、(E) 本物と (F) GPT-4oが作成した手のレントゲン正面写真、そして (G) 本物と (H) GPT-4oが作成した腰椎(腰の骨)の側面レントゲン写真。 Image credit:Radiological Society of North America (RSNA)

巧妙な偽物が引き起こすリスク

 研究を率いたトルジュマン博士は、この状況がもたらすリスクに警鐘を鳴らしている。

 もし、実際には折れていない骨を「骨折している」ように見せる偽の画像が作られれば、不正な裁判などに悪用される恐れがある。

 さらに深刻なのは、病院のネットワークがサイバー攻撃を受け、患者の本物のデータが偽物にすり替えられてしまうことだ。

 そうなれば、医師が間違った診断を下してしまい、医療現場が混乱する危険性がある。

 デジタル化された医療記録の「正しさ」そのものが、AI技術によって脅かされている。

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GPT-4oが作成した「骨折」のレントゲン写真の例: (A) 手の正面レントゲン写真、(B) すね(下腿)の正面レントゲン写真、(C) 足の斜め向きレントゲン写真。 これらの画像に描かれた骨折線(矢印の部分)は、不自然なほど滑らかで、きれいに一貫して描かれている。特に(B)の画像では、骨の外側の硬い層(皮質)の片側だけに骨折がとどまっている(単皮質骨折)。 このように、骨の表面が完全に壊れていなかったり、折れた跡が不自然に滑らかすぎたりする「完璧すぎる骨折線」は、AIが作った偽のケガ画像を見分けるための重要な手がかりとなる。Image credit:Radiological Society of North America (RSNA)

偽物のレントゲン写真を見分けるスキルが要求される

 研究チームは、偽物を見分けるためのヒントも探っている。

 AIが作った画像には、共通して「きれいすぎる」という特徴があった。

 例えば、骨の表面が不自然に滑らかだったり、背骨がまっすぐすぎたり、左右の肺が鏡のように同じ形をしていたりする。

 本来、人間の体にはわずかな歪みや個体差があるものだが、AIは「あまりにも完璧な形」を描いてしまう傾向がある。

 また、血管の並び方が規則正しすぎたり、骨折の跡が一箇所だけにきれいに収まっていたりする場合も注意が必要だという。

 こうした「不自然な完璧さ」を見つける訓練が、これからの医師には求められている。

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Image credit: Vadym Plysiuk

AIですら自らの作った偽物に気が付けない

 今回の実験では、チャットGPTの最新モデルと、スタンフォード大学の研究者が開発した「RoentGen」という画像生成AIを使用し、偽のレントゲン写真を作成した。

 研究チームは、医師だけでなくAI自身にも「本物か偽物か」を判定させる試験を行った。

 対象となったのは、「チャットGPT-4o」、「GPT-5」、「Gemini 2.5 Pro」、「Llama 4 Maverick」だ。

 しかし、これらのAIに画像を鑑定させたところ、その正解率は57%から85%にとどまった。

 偽の画像を生成する手助けをしたChatGPT自身でさえ、すべての偽物を見抜くことはできなかったのだ。

医療データを守るための新たな対策が必要

 トルジュマン博士は、今後はCTやMRIのような3D画像でも同様の事態が起こると予測している。

 大切な医療データを保護するためには、画像に目に見えない「電子透かし」を埋め込んだり、撮影者の身元を証明する「暗号署名」を付与したりするなどの、技術的な対策の導入が急がれている。

References: Pubs.rsna.org

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この記事へのコメント 23件

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  1. 画像診断医を20年程しております。
    奉職にあたり一生勉強は当然と覚悟しましたが、AI生成画像の診断までは勘弁してほしい。
    これを診断技術で100%の精度で見分けるのはどう頑張っても無理。

    • +40
    1. 専門の方の降臨!
       AI はスクリーニングに使えば補助に大変有効だと思いますが、フェイク画像を見させられたらたまったもんじゃないですよね。 画像(レントゲン、 CT 等)、グラフ(心電図、脳波、筋電等)など AI でプレ診断とかあれば医師の負担は減りそうだとは思いましたが悪用のほうは思いつきませんでしたので、とても興味深い記事だとは感じました

      • +5
    2. 確かに、「AI生成のフェイクを見抜け」などという技術まで求めるのは、
      どういう職種にせよ過剰な負担としか思えません

      • +5
  2. 普通の顔写真でも判別が難しいくらいだから
    当然と言えば当然な気がするな

    • +6
  3. 自分で作ったものを自分で見抜けないというのが一番すごいなと思いますね。
    自分を騙しとおせる嘘なら人を騙すのは簡単ですよね、確かに。

    • +6
  4. AI関係ないじゃん

    病院のネットワークがサイバー攻撃を受けるほうがはるかに問題

    • -17
  5. AIは果たして本当に人を幸せにするものなのだろうか・・・

    • +18
  6. レントゲン写真も美化加工されたりして…と記事を読みながら考えてたら、
    実際にAI製は「きれいすぎる」骨格になっちゃってるのね

    • +4
  7. フェイク画像、フェイク動画、人が見分けられないほどの精度で生成されるようになって私は見たものを本当のそれと受け取ることができなくなった。信用の破壊、こんな酷い世界になってしまった。

    • +14
  8. AIで生成した人の指が6本になったりするように、無いはずの骨が「見つかった!」と新発見騒動(もちろんフェイク)になったりしたら大迷惑

    • +4
  9. ここはもう、アナログにした方がいいんじゃないかな…信頼という意味で…。

    • +8
  10. 元々デジタル処理をしているから究極的に拡大したら四角いドットの白と黒だけ
    アナログは誤差も多いがどれだけ拡大しても四角いドットになはならない
    アナログも馬鹿にできないし、デジタルとアナログを上手く混ぜることが必要になるのでは?

    • +5
  11. AIにガンガン診断やらせれば激務じゃなくなるでしょ

    • -15
  12. 画像、動画生成だけはもはやマイナスのほうが多いんじゃってレベル
    なくても困らないしね
    それ以外は有用だと思うんだけど

    • +2
    1. 今のアニメ制作現場って、
      原画と原画の間の中割り動画カットを作成するのに
      もうAIでの自動補完なしでは人手だけじゃ回らなくなっている
      と聞いたことあるんだが、どうなんだろう?

      • +1
  13. フェイクカルテなら見分けられるのかつったらもっと難しいと思うので、別にレントゲン画像に限った話ではない。新規に作成した情報を管理するセキュリティ技術の方の問題。

    • -5
  14. 今やレントゲンってデジタル撮影だし、撮影画像のEXIF情報でインターネット越しに撮影した機器を特定すればAI生成画像かどうかは判別可能なんじゃ?

    • +2
  15. 治療して人を救う仕事の人間にAIバトルなんて非生産的すぎる虚無仕事が増えるのあほらしすぎる

    • +4
  16. そもそもの話サイバー攻撃のリスクまで医師にぶつけるのが無理筋だろうに
    第一すりかえられる画像がAIじゃなくて別人の本物のレントゲン画像だったら
    AIかどうかだけを判別できても意味ないよねっていう

    • +3

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