緑内障診断AI

AI（人工知能）の活用で、健診時の眼底写真から緑内障を検出する過程に医者の関与が不要になるという米国デユーク大学から論文がAmerican journal of Ophthalmology ５月号に掲載されました。

健診では眼底写真を撮影し、眼疾患、特に緑内障の有無について眼科医が読影しています。

40歳以上の日本人の20人に1人が緑内障です。

緑内障は自覚症状に乏しく、治療開始が遅くなりがちです。

現時点では緑内障による視機能障害を回復させる有効な治療法がありません。

そのため、健診での早期発見が重要です。

緑内障は網膜神経線維が部分的に脱落する進行性の病気です。

正常では約100万本ある網膜神経線維は、一つに集まり視神経と成って眼底から脳へと情報を伝達します。

視神経が眼底から脳へ出て行く出口を視神経乳頭と呼んでいます。

網膜神経線維が脱落し視神経乳頭に集まる神経線維が減ることで、視神経乳頭の形態に特徴的な所見が現れます。

眼底写真ではこの視神経乳頭の所見に基づき緑内障を疑います。

ところが視神経乳頭は大きさや形に個人差が大きく、形態のみから緑内障の有無を正確に判定するのは難しいのです。

健診で緑内障が疑われ眼科を受診すると、

眼科では一般的に光干渉断層計という検査機器を用いて、視神経乳頭やその周囲の網膜神経線維の厚みを計測し、緑内障性変化の有無を評価します。

今回の研究では、正常眼や緑内障眼の眼底写真と光干渉断層計検査画像をAIに学習させ、眼底写真から光干渉断層計検査の測定結果を推測できるようにプログラムしました。

次に新たな眼底写真をAIに提示し、予測値と実測値が一致していることを確認しました。

健診の眼底写真をAIに見せるだけで、眼科で診察を受けたのと遜色ない精度で緑内障の検出が可能になるのです。

診断はAI、眼科医は治療と経過観察、という日も間近かもしれませんね。

AIのプログラムを更に改良すれば、眼底写真のみで経過観察中の神経線維欠損の進行を評価することができ、治療効果の判定も可能になると思います。

AIが治療方針を決めることも可能でしょう。

遠隔診療にも応用できそうです。

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