研究者は、人工知能（AI）を使用して、どの患者が角膜を安定させ、視力を維持するために治療を必要とし、視力を維持することに成功しました。
この研究は、ケラトコノスの人々に焦点を当てています。ケラトコノスは、一般的にティーンエイジャーや若者に発生し、成人期に悪化する傾向がある視覚障害です。 350人に1人まで影響します。場合によっては、状態はコンタクトレンズで管理できますが、他の状態では迅速に劣化し、治療されない場合、患者は角膜移植が必要になる場合があります。現在、誰が治療が必要なのかを伝える唯一の方法は、患者を時間の経過とともに監視することです。
研究者はAIを使用して、患者の目の画像を他のデータと組み合わせて評価し、どの患者が迅速な治療を必要とし、どの患者が監視を続けることができるかを成功裏に予測しました。
この研究は、ロンドンのムーアフィールズアイホスピタルNHS財団トラストと英国のユニバーシティカレッジロンドン（UCL）のシャフィバラル博士と同僚によるものでした。彼は次のように述べています。「角膜のある人では、角膜（目の前の窓）が外側に膨らんでいます。ケラトコヌスは、若い労働年齢患者の視覚障害を引き起こし、西洋世界で角膜移植の最も一般的な理由です。
「「架橋」と呼ばれる単一の治療は、病気の進行を停止する可能性があります。永久瘢痕が発生する前に行われると、架橋は角膜移植の必要性を防ぎます。医師は現在、どの患者が進行して治療を必要とするかを予測することができず、患者は長年にわたって頻繁に監視する必要があります。
この研究には、Keratoconusの評価と監視のためにMoorfields Eye Hospital NHS Foundation Trustに紹介された患者のグループが関与しました。研究者はAIを使用して、他の患者データとともに6,684人の患者の36,673 OCT画像を研究しました。
AIアルゴリズムは、最初の訪問のみからの画像とデータを使用して、患者の状態が悪化するか、安定したままであるかどうかを正確に予測できます。 AIを使用して、研究者は患者の3分の2を低リスクグループに分類することができました。低リスクグループは治療を必要としませんでした。 2回目の病院訪問からの情報が含まれている場合、アルゴリズムは患者の最大90％を正常に分類できます。
クロスリンク治療では、紫外線とビタミンB2（リボフラビン）が角膜を硬化させるために使用され、95％以上の症例で成功しています。
私たちの研究は、AIを使用して、どの患者が治療を必要とし、どの患者が監視を続けることができるかを予測できることを示しています。これは、スキャンと患者データの組み合わせからケラトコノスの進行のリスクを予測するこのレベルの精度を得るためのこの種の最初の研究であり、2年以上監視されている患者の大規模なコホートを使用します。この研究は1つの特定のOCTデバイスの使用に限定されていますが、使用される研究方法とAIアルゴリズムは他のデバイスに適用できます。アルゴリズムは、臨床環境で展開される前に、さらなる安全性テストを受けることになります。
私たちの結果は、高リスクのケラトコノス患者が、状態が進行する前に予防的治療を受けることができることを意味する可能性があります。これにより、視力喪失が防止され、それに関連する合併症と回復負担を伴う角膜移植手術の必要性が回避されます。低リスクの患者は、不必要な頻繁な監視を回避し、医療リソースを解放します。アルゴリズムによる患者の効果的な並べ替えにより、スペシャリストは最大のニーズを持つ領域にリダイレクトされることができます。」
シャフィバラル博士、ムーアフィールズアイホスピタルNHS財団トラスト
研究者は現在、ケラトコノスの進行を予測するなど、目の感染症や遺伝性眼疾患などの他のタスクも含む特定のタスクに合わせて調整できる、数百万のアイスキャンで訓練された、より強力なAIアルゴリズムを開発しています。
エスクの受託者であり、角膜の責任者であるホセ・ルイス・ギュエル博士、白内障、屈折手術部門のスペイン、バルセロナのマイクロカリュギア眼科の屈折手術部門は、「ケラトコノスは管理可能な状態ですが、患者が患者を迎える方法を獲得するために、患者を経験する方法を知ることができます。侵襲的なインプラントまたは移植手術が必要です。
「この研究は、AIを使用して、最初の日常的な相談からでさえ、誰が進行するかを予測することができることを示唆しています。つまり、進行と二次的な変化の前に患者を早期に治療することができます。同様に、その状態が安定している患者の不必要な監視を減らすことができます。
ソース：
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#AIは視力を維持するためにどの患者が治療を必要とするかを予測できます
2025-09-15 10:52:00