ドライアイを光干渉断層撮影から診断するAI

ドライアイ診断のための緒検査には、一貫性の不足や、侵襲的で刺激があることが課題となってきた。近年眼科領域で実用化が進む、光干渉断層撮影(OCT: Optical Coherence Tomography)にAIを用いた手法によって、ドライアイを正確に自動診断する研究が発表されている。

学術誌 Clinical Ophthalmologyに21日付で発表されたのは、米マイアミ大学とサウスフロリダ大学を中心とした研究グループによる「深層学習ベースでOCT検査からドライアイを自動検出する」研究である。同研究で開発されたAIモデルは、ドライアイ診断で最も代表的なシルマーテストや、角膜染色といった従来手法と比較されている。例えば、シルマーテストは目に濾紙を挟み込むことで「濾紙に浸透した水分の距離」を測定し、涙の分泌量を定量する検査だが、眼の刺激はもとより、眼の位置による誤差などで一貫性・再現性が低く、その結果自体も診断を決定的とするには議論の余地が多かった。一方、OCT検査は眼表面の粘着性や、液面の屈曲(メニスカス)を定量化することで、ドライアイをより正確に診断できる可能性が示唆されてきた。結果として、OCT深層学習モデルはドライアイ診断で精度84.62%・感度86.36%・特異度82.35%を達成し、従来検査と比較して有意に優れた精度を示していた。

研究では、角膜領域を専門とした眼科医の診断を基準としており、その診断とOCT深層学習モデルが強い相関を持つことが確認できた。著者らは「ドライアイ診断に深層学習を適用し、従来検査と比較した研究としては初めてのもの」と謳う。研究グループでは、医療従事者の監督なしにドライアイのスクリーニングプログラムのツールとして利用されるようになることを期待し、モデルの精度をさらに高めていくことを計画している。

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1. 岡本 将輝
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. 杉野 智啓
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。
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