網膜画像から近視を識別する深層学習アルゴリズム

2050年までに世界50億人が近視となることが推定され、そのうちの20%は「近視性黄斑変性症」のリスクを伴う強度近視であるという(参照論文)。強度近視は眼底網膜の菲薄化をきたし、裏面から侵入する異常血管の出血によって視力が低下する状態を近視性黄斑変性症と呼ぶ。出血の程度によって失明リスクもあるため、近視の検出と管理は視力予後にとって重要である。

シンガポール国立大学などの研究チームは、網膜画像から近視性黄斑変性症と強度近視を識別する深層学習アルゴリズムを構築した。研究成果はThe Lancet Digital Healthから公開されている。研究チームは22万を超える網膜画像を複数のコホートデータベースから取得し、アルゴリズムのトレーニングと検証を行った。シンガポールのデータによってトレーニングと内部検証を経たアルゴリズムは、中国・台湾・インド・ロシア・英国においてもその妥当性を検証した。このアルゴリズムは、近視性黄斑変性症でAUC 0.969、強度近視で0.913と高い識別精度を示すとともに、眼科専門医6名との比較においても、両疾患の識別においてアルゴリズムは全員のパフォーマンスを有意に上回っていた。

研究チームは「深層学習アルゴリズムが、来たる大量近視時代の有用なスクリーニングツールとなり得る」ことを指摘し、医師の臨床的意思決定を支える主要な臨床サポートツールとしての発展に期待感を示している。

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1. M.Okamoto MD, MPH, MSc, PhD
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て、SBI大学院大学客員准教授、東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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。