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2024-10-22 20:17:00
研究者らは、角膜炎 (IK) などの角膜感染症の診断において眼科医をサポートするディープラーニング (AI) モデルを開発しました。この角膜の炎症は、世界中で何百万人もの人々に影響を与えており、特に専門的な眼科医療へのアクセスが限られている発展途上国で影響を受けています。したがって、角膜炎は世界レベルで角膜失明の重要な原因となっています。
この研究は、感染性角膜炎を診断するための AI モデルの使用に関する 35 件の研究を分析し、良好な結果を報告しています。それらは 出版された ランセットの一部である eClinicalMedicine に掲載されました。
AI のパフォーマンスがわずかに向上
この研究では、AI モデルは実際には眼科医と同等か、実際には眼科医よりもわずかに優れたパフォーマンスを発揮すると結論付けています。この研究では、合計 136,000 枚を超える角膜の画像がさまざまな AI モデルによって分析されました。 AI モデルは、感度 89.2 パーセント、特異度 93.2 パーセントで眼科医の診断精度と一致しました。眼科医は診断中に、それぞれ感度 82.2 パーセントと特異度 89.6 パーセントを達成しました。
「私たちの研究は、AI が迅速で信頼性の高い診断を提供する可能性を秘めており、世界中の角膜感染症の治療方法に革命をもたらす可能性があることを示しています。これは、専門の眼科医療へのアクセスが限られている地域にとって特に有望であり、世界中で回避可能な失明の負担を軽減するのに役立つ可能性があります」と、この研究の筆頭著者であり、バーミンガム・ヘルス・パートナーズ（BHP）フェローで眼科コンサルタントでもあるティン博士は述べた。バーミンガム大学。
根本的な原因を区別する
AI モデルはまた、健康な目、感染した角膜、および細菌や真菌感染などの IK のさまざまな根本的な原因を区別するのに効果的であることも証明されました。
これらの結果は、眼科医療におけるディープラーニングと AI モデルの可能性を示していますが、研究者らはまた、臨床使用におけるこれらのモデルの信頼性を高めるには、結果の外部検証に加えて、より多様なデータも必要であることも強調しました。 AI テクノロジーは成長を続け、医療において中心的な役割を果たしており、近い将来、世界中で角膜失明を予防するための重要なツールとなる可能性があります。
写真で見る緑内障
オランダでも、眼疾患のより適切な（そしてより迅速な）診断を目的とした AI モデルの使用に関する研究が数年間行われています。良い例は、AI プロジェクトです。写真で見る緑内障‘。 2020 年には、この目的のために 100,000 枚を超える眼底写真が利用可能になりました。これらの写真は、AI を使用して緑内障を認識するようにコンピューターを「トレーニング」するために使用されました。この目的のために、最初にすべての眼底写真が 2 人の専門家によって評価されました。そのデータは写真とともにコンピュータシステムに入力されました。
次に、コンピュータが専門家と同じ診断を下したかどうかがチェックされました。膨大な量の写真とレビューがあるため、コンピューターは AI (人工知能) の助けを借りて、眼底写真から問題の目に緑内障があるかどうかを判断するよう学習します。
#は眼科医だけでなく角膜感染症も診断できる