過去数十年にわたって、公衆衛生システムと総合児童発達サービス (ICDS) の強化、および昼の食事による学校栄養の強化により、かつては子どもたちが罹患していた感染症の発症が大幅に減少しました。予防接種の欠如と栄養障害によって引き起こされます。私たちインドでは、 最近除去されたトラコーマ ビタミンA欠乏症が公衆衛生上の問題として認識されており、ビタミンA欠乏症に続発する目の症状が見られることは稀になりました。
国家失明制御プログラムは、白内障手術の増加において最も効果的な官民連携プログラムの 1 つです。しかし、世界保健機関 (WHO) が白内障の効果的な適用を検討しているため、地域における手術選択における視力のカットオフを 6/18 から 6/12 まで再検討する必要があります。
インドは高齢化人口が多い国です。網膜の敏感な部分が影響を受ける加齢黄斑変性症は、現在、高齢者にとってハードルとなっており、残存視力を維持するために眼に薬剤を注射する必要があり、早期かつ反復的な介入が必要となります。生活習慣病の急増は、糖尿病や高血圧による網膜の変化にも反映されています。
意識の高まりと学校教育の変化により、近視（近視）と認識される子どもの数が増加しており、すべての視度（主に近視）に関連する眼疾患のリスクが高まるため、近視の進行を心配する親の間でパニック感が見られます。網膜の変化に関係して）、後年に増加する可能性があります。
早期発見
したがって、視力への影響を効果的に管理し、場合によっては制限するためには、これらの状態を早期に検出することが不可欠であることは間違いありません。インドには約25,000人の眼科医がいますが、これは人口100万人あたりわずか約15人です。すべての国民に行き渡るためには、この国がさらに多くの眼科専門医を増員する必要があるという意見には異論はありません。
確かにニーズは大きいですね。インドにおける視力喪失の主な原因である角膜失明症は、医療アクセスの制限とドナー不足により、特に農村部で増加傾向にあります。主な原因は、 感染症、目の怪我やビタミンA欠乏症、角膜失明症は国内で約120万人を悩ませており、時間内に治療しなければ回復不能な失明に至ることがよくあります。
弱視（弱視）などの症状も子どもの間で発見されるのが遅く、早期に発見して治療しなければ機能に影響を与える可能性があります。
40歳を過ぎると、小さな文字を読んだり、近くで仕事をしたりするために眼鏡が必要になります（老眼）が、やはり大多数はそれに気づいておらず、正常以下の視力で機能し続けています。せいぜい、他の眼の状態を検査して特定できない眼鏡店からメガネを購入するだけかもしれません。
テクノロジーが救いに
では、この中でテクノロジーはどこにあるのでしょうか?特にエクスポネンシャルテクノロジー 人工知能 (AI) と機械学習により、病気の認識と診断の精度が向上し、世界中の医療においてより個別化された治療が可能になると期待されています。 AI は、膨大な量の臨床文書やデータを迅速に分析して、疾患マーカーを迅速に特定することにも役立ちます。早期発見と結果のより適切な予測、よりスマートで効率的なケアが可能になりました。
初期の AI システムの 1 つは IBM の Watson で、2011 年当時、医療におけるコミュニケーションのより適切な解釈を強化することを目的としていました。 2024 年と 2025 年に向けて、Apple、Microsoft、Google、Amazon などのテクノロジー大手も、健康のための AI テクノロジーの開発をますます進めています。
この AI ブームは、本質的に目の検査の一環として広範な画像処理が行われるため、眼科でも大きな応用の可能性が見込まれています。
AI が眼科にどのように役立つか
この AI の進化は、さまざまな目の症状に対するさまざまなスクリーニング プラットフォームに役立ちます。病院では、大規模な施設でのキューの優先順位付けから、在庫管理と再注文レベルの実現、リアルタイムの医師と患者の会話の電子医療記録への変換、診断支援システム、さらには患者との関わりまで、その使用が実証されています。
AI は、特に網膜疾患においても導入が進んでいます。ディープラーニング (DL) アルゴリズムにより、糖尿病性網膜症 (DR) および加齢黄斑変性症のスクリーニングが強化され、近視の進行と白内障手術の結果をより適切に予測できるようになりました。機械学習アルゴリズムは、椎間板損傷や神経線維層欠損から広角光干渉断層撮影 (OCT) 画像に至るまで、緑内障の変化も認識できるようにトレーニングされています。 AI ツールは間もなく眼科診療の主流になる可能性があり、医師も患者もそれを受け入れる必要があるでしょう。
当社はパートナーと協力して、糖尿病性網膜症、円錐角膜（角膜疾患）、弱視スクリーニング（怠け目）、白内障スクリーニングを特定するための AI ベースのスクリーニング ソリューションに取り組んできました。 Sankara では、白内障手術を受ける予定の患者と関わるために、専門家が GenAI ベースの CataractBot を構築しました。また、AI を導入して手術ビデオを分析することにも大きな可能性があり、インドの病院ネットワーク全体で専門家のトレーニングと結果の監視に役立ちます。音声対応のフィードバック システムを使用すると、単なるテキスト ベースまたは評価ベースのフィードバックとは別に、感情を探ることもできます。
重要な学び
これらの導入から得られる重要な教訓は数多くあります。 AI モデルに注釈を付けて構築するために使用されるデータは多様かつ堅牢である必要があり、これらのモデルがインド全土で効果的に機能するには民族固有のデータが必要です。
間違いなく、コラボレーションが重要です。臨床医として、私たちは目のデータと、優先順位を付ける必要がある懸念事項や方法論にアクセスできます。ただし、当社のエンジニアリング能力は、パートナーシップを通じてのみ構築、育成、展開することができます。インドではインド工科大学 (IIT) が眼科医療分野で提携しており、インドだけでなく世界中で Microsoft Research とボン大学がこの分野で多大な貢献をしています。
ただし、制限を設定し、構築されるモデルの範囲を明確に定める必要があります。これらのソリューションはスクリーニング手段として非常にうまく機能します。時間の経過とともに、診断サポートとして進化する可能性があります。しかし、この進化を待っていると、スクリーニングプログラムを通じて数百万人を特定する際の利用が遅れる可能性があります。
AI はツールであり、医療提供者の利便性やサポートだけでなく、患者やその介護者の視点も考慮する必要があります。患者は「ドクター・イン・ザ・ループ」モデルに最も安心します。 AIの時代においても、人間による確認や会話の必要性は不可欠です。
それは事実ですが、AI とエクスポネンシャル テクノロジーは、症状を早期に特定し、医療従事者を技術的に支援することで、ケアの質を向上させる機会を与えてくれます。 AI の強化は大規模に展開できるため、スクリーニングでは眼科医の代わりに遠隔眼科と関連する医療従事者を融合することで、配信コストを最適化する大きな機会が得られます。
(カウシク ムラリ博士は、インドのサンカラ眼科財団の医療管理、品質、教育部門の会長です。[email protected])
発行済み – 2024 年 12 月 10 日午後 2 時 28 分（IST）