トップライン：
人工知能（AI）は、携帯電話の写真を使って子供の眼疾患を高い精度で検出することができます。
方法論:
- この横断研究は、2022年10月1日から2023年9月30日まで中国の上海第九人民病院で実施され、近視（n = 251）、斜視（n = 180）、眼瞼下垂（n = 171）と診断された小児476人を対象としました。
- 研究者らはスマートフォンで撮影した1419枚の画像を使用し、ディープラーニングに基づくモデルをトレーニングした。
- 彼らはモデルの感度、特異度、精度を評価しました。
取り除く：
- このモデルは高い感度を示し、近視、斜視、眼瞼下垂をそれぞれ 84%、73%、85% のケースで正しく識別しました。
- また、近視、斜視、眼瞼下垂のない個人も正しく識別しました (特異度: それぞれ 76%、85%、95%)。
- モデルは、3 つの条件すべてにおいて良好な精度 (80% ～ 92%) と高いパフォーマンス (83% ～ 94%) を示しました。
実際には：
「これらの結果は、家族が子供の近視、斜視、眼瞼下垂の検査を行うのに役立ち、早期発見を促進し、検査の遅れによる視覚機能の喪失や深刻な問題のリスクを軽減できることを示唆している」と著者らは書いている。
ソース：
この研究は、上海交通大学医学部上海第九人民病院の医師秦淑氏、上海人工知能研究所の理学修士彭佳里氏、上海交通大学画像通信ネットワーク工学研究所の博士劉子佳氏が主導した。 オンライン 2024年8月6日、 JAMAネットワークオープン。
制限事項:
この研究は単一施設で行われ、サンプル数も少ないため、研究結果の一般化には限界があるかもしれません。参加者 1 人につき 1 枚の写真しか使用されなかったため、アルゴリズムの機能が制限される可能性があります。3 つの条件のサンプル数はさまざまで、斜視を検出するモデルの感度に影響する可能性があります。
開示事項:
この研究は、中国国家自然科学基金、上海市科学技術革新行動計画バイオメディカル技術支援特別プロジェクト、上海交通大学中国病院発展研究所目標委員会、上海交通大学医学部高峰高原二百人計画、上海ライジングスターズ若手医療人材育成プログラム、上海市健康優秀研究プログラム委員会、上海交通大学医学部イノベーション学部生研修プログラムの支援を受けた。著者らは利益相反がないことを宣言した。
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