アフリカの糖尿病網膜症検診では、眼科への紹介後に受診しない「未受診」が大きな課題となっている。英ロンドン大学衛生熱帯医学大学院（LSHTM）とタンザニアのキリマンジャロ・クリスチャン医療センター（KCMC）などの研究チームは、AIによる網膜画像判定でその場で結果を示し、対面で説明する検診方式を無作為化比較試験で検証した。その結果、紹介が必要な網膜症の患者が8週間以内に眼科を受診した割合は35.9%と、従来方式（18.2%）のほぼ2倍に達した。成果はThe Lancet Global Healthに発表された。
試験はタンザニア北部2州の24病院の糖尿病外来で実施され、18歳以上の糖尿病患者2,378人をAI介入群（1,192人）と標準診療群（1,186人）に1:1で割り付けた。AI介入群では両眼の網膜写真をAI（SELENA+、シンガポールEyRIS社）で解析し、判定結果を撮影室を出る前に対面で説明した。標準診療群では後日、人が判定し平均23.1日後に電話またはSMSで通知した。主要評価項目は、割り付けを知らされていない英国の認定判定者が「紹介が必要」と判定した904人における8週間以内の受診で、絶対差は17.7パーセントポイント（95%CI 12.0-23.4）、オッズ比は2.52（95%CI 1.86-3.42、p<0.0001）だった。受診までの日数も平均10.9日と、標準診療群（36.9日）より短かった。
一方、AIの感度は91.6%と高かったものの特異度は67.2%にとどまり、紹介不要な人の受診（偽陽性）はAI介入群で多かった（11.1%対6.7%）。著者らは、効果が即時判定・対面説明・確実な紹介伝達のいずれによるかは切り分けられていないこと、実施拠点がアフリカでも整備の進んだ施設である点を限界に挙げている。またAI介入群でも64.1%は8週間以内に受診しておらず、健康保険の有無が受診と強く関連したことから、費用面の障壁への対策が不可欠だと指摘する。タンザニア保健省はこの結果を受けて複数地域へのAI検診導入を決めており、著者らは導入にあたり現地での精度検証や偽陽性による外来負担への備え、治療へのアクセス強化を求めている。
参照論文：
Artificial intelligence-supported diabetic retinopathy screening in Tanzania: a randomised controlled trial（The Lancet Global Health）
https://doi.org/10.1016/j.langlo.2026.104062
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