月曜日にネイチャー・メディシン誌に掲載された論文によると、AIは眼科医が網膜スキャンから50以上の一般的な眼疾患を診断するのに役立つ可能性があるという。
DeepMind、ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ（UCL）、ロンドンのムーアフィールズ眼科病院の研究者らは、3D光干渉断層撮影スキャンを分析する2つのニューラルネットワークに基づくシステムを開発した。
まず、畳み込みニューラルネットワークがスキャン画像を処理し、解剖学的構造と特徴を詳細に示す組織マップに変換します。次に、このマップは2つ目の畳み込みニューラルネットワークに送られ、眼組織を詳細に分析することで疾患を診断し、眼科医の診察予約が必要かどうかなど、治療計画を推奨します。
このシステムは、高齢者に多い疾患である加齢黄斑変性症など50以上の疾患に対して、94パーセントの精度で適切な紹介手続きを推奨できるそうです。
論文によると、このシステムは他のシステムとは異なり、何百万もの異なるスキャン画像で学習させる必要がない。「たとえ単一の疾患であっても、医療画像の自動診断には2つの大きな課題があります。それは、画像診断プロセスにおける技術的なばらつき（機器の違い、ノイズ、部品の老朽化など）と、疾患の病理学的症状における患者間のばらつきです。」
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「既存のディープラーニングのアプローチでは、単一のエンドツーエンドのブラックボックスネットワークを使用して、これらのバリエーションのすべての組み合わせに対処しようとしていたため、通常は数百万のラベル付きスキャンが必要でした。」
このシステムは、まず眼球スキャンを様々なコンポーネントにマッピングすることで、眼球スキャンのばらつきを簡素化し、分析を容易にします。他のシステムでは、より優れた一般化を実現するために、より多くの画像を扱う必要があります。しかし、このシステムでは、7,621人の患者から取得した14,884枚のスキャンデータのみでトレーニングを完了しました。
論文の共著者でムーアフィールズ眼科病院の眼科医、UCLの臨床科学者でもあるピアース・キーン氏は、機械学習ツールは患者の診断と治療のプロセスを迅速化するのに役立つだろうと述べた。
私たちが実施している眼科スキャンの数は、人間の専門家が解釈できる速度をはるかに超えるペースで増加しています。開発中のAI技術は、医師または眼科専門医による緊急の診察と治療が必要な患者を優先するように設計されています。眼疾患を早期に診断・治療できれば、人々の視力を守る可能性が高まります。さらなる研究を進めれば、将来的には眼疾患を抱える患者へのケアの一貫性と質の向上につながる可能性があります。®
