Optovueの網膜疾患診断AI 多施設臨床試験を完了

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赤外線を利用することで眼底三次元画像を得られる光干渉断層撮影(OCT)は、眼科診断領域での普及が進んでいる。網膜の断面を画像化することで、浮腫の程度や出血の範囲・深度などを正確に把握することができる。この度、OCT画像から網膜疾患を識別することで話題を集めたAIシステムが、その臨床試験を完了した。

オンライン光工学メディア・Optics.orgの報道によると、米Optovueと中国Ping An Technologyが共同開発したこのAIシステムに関する臨床試験は、昨年12月、上海に所在する3つの大学病院で開始されたものだという。試験結果では、OCT検査からシステムによるレポートが生成されるまでに3分しかかからないこと、病変部位の特定精度が98.6%、緊急性の評価精度が96.7%と、その迅速性と高い識別精度などが確認されたとのこと。

昨年、学術誌・British Journal of Ophthalmologyに掲載された論文では、眼科疾患の多くがAIによる正確な診断評価が潜在的に可能であることが指摘された。一方、アルゴリズムのトレーニングデータにおける多様性の不足、深層学習モデルのブラックボックス性などから、正規の手続きにより大規模な臨床試験に至る例はまだ限られていた。

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TOKYO analytica
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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。