人工知能 (AI) は、次のような膨大な集団の病気の傾向を追跡できる可能性があるため、眼科への関心を集めています。 米国では3,840万人が糖尿病を患っている 糖尿病性眼疾患のリスクがある。しかし、AIを使って糖尿病性眼疾患を検出する最近の研究では、 糖尿病性網膜症 網膜写真スクリーニングでは、アルゴリズムに入力されるデータの品質に大きなばらつきがあることが判明しました。
また、9つのプライマリケア施設で撮影されたスクリーニング写真は、2つの眼科クリニックで撮影されたものよりも使用できない可能性が3倍高いことが、フィラデルフィアのテンプル大学の研究で判明した。 新しい研究の結果は、 視覚と眼科学研究協会 (ARVO) 2024 年年次総会。
「AI支援による糖尿病網膜症スクリーニングは、眼科クリニックで実施した場合の方が、 プライマリケア環境」と研究リーダーであるテンプル大学の医学生マデリン・クラス氏は語った。 メドスケープ医療ニュース。 クラス氏によると、重要な違いの1つは、専門クリニックでは眼科画像の撮影の訓練を受けた写真家が使用しているのに対し、プライマリケア施設では医療助手が写真を撮影していることだという。
マデリンクラス
プライマリケアにおけるスクリーニングの課題
米国糖尿病協会は次のように認めています。 2017年の立場表明 網膜写真撮影は、検眼医や眼科医がいない環境にスクリーニングをもたらす可能性があるということです。 この研究は、その可能性がまだ実現されていない可能性があることを示しています。
プライマリケア環境では網膜写真の 42.5% が等級分け不能であったのに対し、専門環境では 14.5% でした。
軽度以上の糖尿病網膜症と診断された患者の数も、2つの環境では大きく異なり、プライマリケアでは13%、眼科では24%でした。また、フォローアップ診察の受診率もそれぞれ58%と80%でした。
「ユーザーのミスが撮影された写真の品質に影響を及ぼしたようです」とクラス氏は語った。 「プライマリケアの現場から受け取った画像の中には、実際には眼底ではなく、まぶたや壁のカーテンのものもありました。」
「研究に参加したすべてのカメラオペレーターは、撮像装置に関するトレーニングを受けました」とクラス氏は付け加えた。 「これは、一部の写真家が急いでいたか、練習から離れていたか、単に写真を撮ることにもう興味がなかったことを示唆しています」と彼女は言いました。 「どうやら、高品質の写真が撮影されていることを確認するために、各写真家のパフォーマンスを継続的に監視する必要があるようです。」
この調査結果は、プライマリケアにおけるスクリーニングに別の機器を使用する必要性も示している可能性があるとクラス氏は付け加えた。 「手動カメラではなくロボットは、プライマリケアのスクリーニングで経験したユーザーのエラーの一部を排除するのに役立つ可能性があります」と彼女は言いました。
訓練の必要性は「解決可能」
イリノイ大学シカゴ校網膜サービス部長のジェニファー・リム医学博士によると、これらの発見は、眼科専門家の診察室の外で利用可能な網膜画像を撮影することの課題を示しているという。
ジェニファー・リム医師
「この研究は、実装がAIの難点であることを示している」とリム氏は語った。 Medscapeメディカル ニュース。 「かかりつけ医や診療所に AI スクリーニングの導入と導入方法を検討してもらいたい [for diabetic retinopathy] ヘルスケアシステムで網膜写真に基づく AI スクリーニングをプライマリケア外来センターに統合し、その結果を眼科クリニックと比較しようとしているテンプル大学のシステムを私は称賛します。」
研究は、写真家は初期トレーニングだけでなく、グレーディング不可能な画像を避けるために監視も必要であることを示しており、これは「解決可能な」問題だとリム氏は付け加えた。
「これらの自律的なクラウドベースのシステムが利用可能であり、網膜症の検出に効果的であるというメッセージをプライマリケアの現場に伝えるには、多大な努力が必要になるだろう」と彼女は語った。
しかし、その努力は価値があると彼女は付け加えた。「糖尿病網膜症のスクリーニングのためにこれらの写真を撮るのにそれほど時間はかかりません。また、軽度以上の糖尿病網膜症を早期に診断すればするほど、患者を適切な時期に眼科に送ることができ、糖尿病網膜症による視力喪失を防ぐことができる可能性が高くなるため、潜在的なメリットは大きいのです。」
クラスには関連する開示はありませんでした。 リム氏は網膜検査用カメラのメーカー、アイヌク社との過去の関係を明らかにした。
リチャード・マーク・カークナーは、フィラデルフィア地域を拠点とする医療ジャーナリストです。
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#網膜疾患に対する #の研究で使用できない画像が多数発見される
2024-05-23 06:31:49