眼科専门医レベルの緑内障诊断础滨の开発に成功 医疗过疎地や大规模眼底写真検诊での応用に期待

眼科専门医レベルの緑内障诊断础滨の开発に成功　医疗过疎地や大规模眼底写真検诊での応用に期待

2025年3月 3日 11:00 | プレスリリース?研究成果

【本学研究者情报】

〇医学系研究科眼科学分野　教授中澤徹

【発表のポイント】

眼科専门医の诊断过程を模した高精度な緑内障^（注¹^）スクリーニング础滨を开発しました。
础滨によるスクリーニングの判断根拠が数値で示されることで、画像から诊断を下す読影医^（注²^）も础滨の诊断结果を容易に理解できます。
軽量设计な础滨であり、携帯型デバイスへの利用も期待されます。

【概要】

緑内障は日本における失明の主要原因ですが、初期段阶では自覚症状が少なく诊断が难しいという课题があります。
　东北大学大学院医学系研究科眼科学分野の中泽彻（なかざわとおる）教授、シャルマ?パーマナント准教授らの研究チームは、础滨を活用した緑内障スクリーニング（础滨-骋厂）ネットワークを开発しました。この础滨は、緑内障の诊断上重要な所见を个别に解析し、それらの结果を统合して緑内障の有无を判定します。8000枚の眼底写真を用いた検証结果では、感度^（注³^）93.52%、特异度^（注⁴^）95%という高精度を达成し、特に初期緑内障の検出性能が优れています。
　また、础滨の判定结果を数値で示すことで、従来の础滨が抱えていた「ブラックボックス」问题^（注⁵^）を解消し、読影医が础滨の判断根拠を理解できる点も大きな特徴です。さらに、本モデルは軽量设计であり、携帯型デバイスでも利用可能であるため、専门医が不足する地域での活用の可能性もあります。今后、医疗过疎地や大规模眼底写真検诊において、この础滨を活用した大规模スクリーニングが期待されます。
　本研究成果は、2025年2月27日付でnpj Digital Medicineに掲載されました。

図1. 研究グループが開発したAI-GSの緑内障診断AI-GS

【用语解説】

注1．緑内障：通常、眼圧の上昇によって视神経が障害され、视野が狭くなる病気です。眼圧を下げる治疗により进行を遅らせることができます。40歳以上で20人に一人、60歳以上では10人に一人以上の患者さんがいます。

注2. 読影医：レントゲンや心電図などの画像を読み解き、疾患の有無について読影する医師のこと。ここでは眼底写真から緑内障の有無を判定する医師を指します。

注3. 感度：病気があることを正しく「陽性」と判定できる割合のこと。感度が高いほど、「病気の人を見逃さない能力」が高いといえます。一方で感度が高くても、健康な人を間違って陽性を判定することがあるので、特異度とセットで考えることが重要です。

注4．特异度：病気でない人を正しく「阴性」と判定できる割合のこと。特异度が高いほど「健康な人を误って阳性とするミスが少ない」ことを意味します。

注5. 「ブラックボックス」問題：AIがどのようにして特定の判断や予測を行ったのか人間には理解しにくい状態のこと。AIは非常に複雑な計算を行っているため、AIの意思決定のプロセスを説明するのが難しいことが問題となります。

【论文情报】

タイトル：A hybrid multi model artificial intelligence approach for glaucoma screening using fundus images
著者： Sharma Parmanand（シャルマ?パーマナント）*、高橋直樹、二宮高洋、佐藤正隆、津田聡、中澤徹*
*責任著者：东北大学大学院医学系研究科　准教授　Sharma Parmanand（シャルマ?パーマナント）、東北大学大学院医学系研究科教授　中澤徹
掲載誌：npj Digital Medicine
顿翱滨：

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