眼底画像からのハイブリッド深層学習アルゴリズムによる眼疾患の検出

2020年に発行された世界保健機関の世界報告書によると、現在世界中で少なくとも22億人が視覚障害を抱えており、そのうち少なくとも10億人は予防可能な視覚障害、またはまだ対処されていない視覚障害を抱えています。 世界は、眼科医療の予防、治療、リハビリテーションサービスの範囲と質の不平等、訓練を受けた眼科医療従事者の不足、医療制度への眼科医療サービスの不十分な統合など、眼の健康に関する重大な課題に直面しています。

すべての視覚障害の 80% 以上が予防または治療できることが知られています。 正しい診断を下すには網膜専門医による眼底検査が必要ですが、人々は何らかの不快感を感じた場合にのみ眼科医を受診します。 通常、一度病気になると症状が非常に進行し、高額な治療や手術が必要になりますが、多くの場合、損傷は不可逆的であり、視力障害、さらには永久的な視力喪失につながります。

人工知能は、人間の知能のシミュレーションと拡張に役立つ理論と方法の研究と開発に使用されており、自動診断や医学などの多くの研究分野で使用されています。 近年、人工知能 (AI) 技術と現代医学の交差点により、効果的かつ迅速な病気のスクリーニングが可能になりました。 EyeCheckup は、眼底のデジタル カラー写真を分析して網膜および視神経乳頭疾患を迅速にスクリーニングするように設計された自動ソフトウェア デバイスです。

研究の主な目的は、カラー眼底画像に基づいて操縦可能な網膜および視神経乳頭疾患を検出する自動スクリーニング アルゴリズムのパフォーマンスを評価し、考えられる疾患に対する感度と特異性を判断することです。 システムの臨床検証では、画像が眼科医によって評価され、その結果が人工知能アルゴリズムと比較されます。

除外後、この研究には適格基準を満たす最大 1528 人の被験者が登録されます。 資格基準を満たす参加者は、主治医から書面によるインフォームドコンセントを得た後に募集されます。 被験者は、食品医薬品局（FDA）認可の眼科カメラに従って眼底写真撮影を受けます。 画像は、眼科カメラのオペレーターに提供される特定の EyeCheckup 画像プロトコルに従って撮影され、EyeCheckup v2.0 デバイスによって分析されます。

研究に使用する方法とツール:

I. 非散瞳カメラによる眼底写真の撮影: 視神経乳頭中心および中心窩中心の眼底画像は、Canon CR-2 AF、Topcon TRC-NW400、および Optomed Aurora の非散瞳眼底カメラを使用して撮影されます。 無散瞳画像が得られないボランティアの場合は、トロピカミド点滴を点滴することで瞳孔を拡張させ、画像を撮影します。 Canon CR-2 AF、Topcon TRC-NW400、および Optomed Aurora 網膜画像が撮影される無散瞳眼底カメラは CE マークを取得し、FDA の承認を受けています。

実行するテスト:

I. 研究に含まれる各ボランティアから 3 台の異なるカメラで取得された眼底画像は、カメラベースの EyeCheckup 人工知能アルゴリズムによって右目と左目の両方で別々に分析されます。

ii.システムの臨床検証と結果の比較を目的とした、網膜および緑内障の専門家による Canon CR-2 AF 画像の評価。