自動自己管理視力システムの開発と検証 (AutoVA)

視力検査は、クリニックの大多数の眼科患者の定期的な眼科検査として行われます。 就職前健康診断や人間ドックのスクリーニング検査としても行われます。 患者は地域レベルで屈折異常がないか検査されたり、慢性疾患のある患者に対して眼疾患の検査を受けることができます。 人口の高齢化と目の疾患による負担の増加に伴い、眼科クリニックの患者数は増加すると考えられます。

セルフアイチェックを可能にする既存のオンライン アプリケーションがいくつかありますが、制限があります。 通常、これらは中間距離、つまり携帯電話から目までの距離で行われ、実際の遠方視力を正確に表すものではありません。 臨床現場では、遠方視力は通常 4 ～ 6 m に設定されています。

視力検査は、検眼医や患者サービス助手などの特別な訓練を受けた医療従事者によって実施されますが、多くの場合、時間と労力がかかり、1対1の対応が必要となります。 さらに、視力は主観的なものであるため、正確な視力評価を確保するために再検査が必要になる場合があります。

視力検査は患者が登録後に最初に行く診療所であるため、これがワークフローのボトルネックとなり、その後のサービスに遅れが生じ、最終的に診療所での患者の待ち時間が増加します。

このプロジェクトは、既存の手動 VA 評価と比較して、音声テキスト化およびコンピューター ビジョン テクノロジを通じて自動視力 (VA) ステーションを開発および検証することを目的としています。

私たちは、人工知能を使用して患者の発話と姿勢を理解し、視力検査を自動化できるという仮説を立てています。 また、自動視力検査はクリニックのスタッフが手動で検査するVAに匹敵するという仮説も立てています。