カタールの新しい深層学習モデルは、迅速かつ正確な糖尿病診断ツールの開発に使用されました。
ジャスミン・メルダン/モーメント/ゲッティイメージズ
糖尿病は世界中で 5 億 3,700 万人に影響を与えています。 国際糖尿病連盟によると、その数は2030年までに6億4,300万人に増加すると予想されています。 しかし、血糖検査などの診断ツールには限界があり、常に正確であるとは限りません。 ハマド メディカル コーポレーションとハマド ビン ハリファ大学の研究者は、カタールの参加者 5,545 人のデータを使用して、網膜画像を使用して驚くべき精度で糖尿病を診断できる深層学習モデル (DiaNet v2) を開発しました。
2021 年に開発された以前のモデルの精度 84% と比較して、新しいモデルは 92% の精度を達成しました。糖尿病を診断するために血液サンプルの採取に依存する他の従来の診断ツールと比較して、DiaNet v2 モデルは簡単かつ高速です。 、そしてより安価で、人々が断食する必要はありません。
「この非侵襲的でアクセスしやすいアプローチは、特に中東や北アフリカ（MENA）などの糖尿病の罹患率が高い地域において、糖尿病の検出に革命をもたらす可能性がある」と研究者らは、2016年12月に発表された論文で説明している。科学レポート。
国際糖尿病連盟の2021年の数字によると、MENA地域では7,300万人が糖尿病に罹患しており、2030年までに6億3,400万人、2045年には1億3,600万人に増加すると予想されています。
「私たちの研究は、カタール国民の網膜画像を使用して改良された予測人工知能モデルを開発することで糖尿病診断の精度を高め、現在の診断方法の限界に対処することを目的としていました。 病気の早期発見により、タイムリーな介入が可能になります」と、カタールのハマド・ビン・ハリファ大学理工学部の助教授であり、研究の筆頭著者であるタンビル・アラム氏は述べています。
これまでの研究では、糖尿病患者の網膜には通常、病気による損傷の兆候が見られることが示されています。 小さな血管の損傷、腫れ、黄色の沈着物、出血、曇った斑点、血流の低下した領域が含まれます。 これらの兆候により、網膜画像による糖尿病の診断が可能になります。 しかし、網膜に対する糖尿病の副作用は通常、病気の晩期合併症であり、網膜画像診断を使用して早期に診断することは困難です。
診断の進歩と補完
糖尿病は血糖値を測定することによって診断および管理されます。 グルコースは、日中、または少なくとも 8 時間の絶食後にランダムに測定されます。 過去 3 か月間の平均血糖値を示す HbA1C 検査でも測定されます。 口頭
耐糖能検査は、2 型糖尿病、前糖尿病、妊娠糖尿病をスクリーニングするために行うこともでき、少なくとも 8 時間の絶食後に血液サンプルを採取して血糖値を測定し、ブドウ糖溶液を飲んだ 2 時間後に再度採取して血糖値を測定します。 これらの方法は人によっては不快な場合があり、めまいや吐き気を引き起こす場合もあります。
“それでも [these methods] 広く使用されていますが、これらのテストには制限があります。 たとえば、空腹時血糖検査は真の患者を特定する感度が低く、糖尿病症例の30%が未診断のままですが、経口ブドウ糖負荷検査は労働集約的であり、症例の12%を誤分類します」とアラム氏は言います。
DiaNet v2 モデルは、52,540 人の糖尿病患者と 3,005 人の健康な対照者から撮影した 16,000 枚の網膜画像でトレーニングされました。
このモデルは、91% の特異率で糖尿病患者を対照群から区別しました。 機械学習ベースの網膜画像を使用して糖尿病を診断する試みは他にもあり、2022 年に BMJ Open Diabetes Research & Care で発表された研究では、2,221 件のデータを使用して同様の感度 92%、特異度 96.2% のモデルを開発しました。香港とイギリスからの参加者。 ただし、DiaNet モデルは、地域データとより大規模なデータ プールを使用して開発された最初のモデルです。
アルム氏は、同チームが実施した過去の研究では、心血管疾患の早期発見や、糖尿病網膜症、糖尿病黄斑浮腫、緑内障などのさまざまな眼疾患の分類における網膜画像の有用性が示されていたと指摘している。
「この診断アプローチは、糖尿病の迅速かつ非侵襲的なスクリーニングであり、診断の質を高め、検査中の意思決定をサポートしながら、病気の費用と医療従事者の負担を軽減します」とアルム氏は言います。
エジプトのザガジグ大学眼科教授ガマル・アル・マシャド氏は、この研究には関与していないが、網膜画像に基づいて病気を検出することは、従来の診断ツールが十分に利用できない僻地での診断を容易にする補完的な方法となり得ると述べている。 。
網膜イメージング法は従来の診断法に代わるものではありませんが、資源が限られている地域や適切な医療インフラが不足している地域での効果的な疾患スクリーニングを促進できます。
「当社の AI を活用したソリューションを遠隔医療プラットフォームと統合することで、遠隔地にいる患者がシームレスに接続できるようになり、最小限のコストで数分以内に病気を迅速かつ正確に診断できるようになります」とアルム氏は言います。
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2024-03-10 14:09:07