糖尿病による視力低下・失明原因のひとつに黄斑浮腫がある。網膜血管の透過性亢進によって水分の漏出が起き、網膜に浮腫を起こすものだが、慢性化すると神経細胞に不可逆なダメージをきたす。硝子体への薬物注入療法、特に抗血管内皮増殖因子（VEGF）薬が治療の第一選択として使用されるケースが多いが、すべての症例に効果が期待できるわけではない。抗VEGF薬治療の恩恵を受けられる患者群を予測するAIが米デューク大学のグループから学術誌Biomedical Optics Expressに発表された。
メディアScienceDailyで同研究のアルゴリズムは紹介されており、網膜画像の検査「光コヒーレンストモグラフィー（OCT）」を治療前に1度実施するのみで、抗VEGF薬治療に良好な反応を示す患者を予測できたという。畳み込みニューラルネットワークから構築された同アルゴリズムは、治療前後で網膜の厚みが改善する患者の選別で、平均のAUC 0.866・精度85.5%・感度80.1%・特異度85.0%を達成した。
非侵襲的な画像検査 OCTを自動解析する同研究は、過去の画像や患者記録などを必要とせず、治療前のワンポイント検査のみで第一選択となる治療法を適切に決定できる点を強みとする。研究グループはアルゴリズムが臨床医の意思決定を補佐することを期待し、大規模臨床試験への拡張を計画している。糖尿病性網膜症の画像診断とAIは、良好な相性で様々な実用化が進む注目の領域である（過去記事）。
