健康講座41～AIで糖尿病網膜症の検出

こんにちは。

小川糖尿病内科クリニック院長小川義隆です。

AI進化は凄まじいですね。

ソフトバンクグループ孫社長もAIに大きな期待を抱いているようです。

成人糖尿病患者の網膜基底部の画像評価について、ディープラーニングをベースとした診断アルゴリズムは、糖尿病網膜症の検出に関し、高い感度、特異度を示したことを、米国・Google社のVarun Gulshan氏らが発表した。

ディープラーニングは、コンピュータアルゴリズムのプログラムに、自身で膨大な症例から学び適切な行動を示すことを容認する人工知能（AI）技術の1つで、プログラムに明確なルールを記述する必要がない。研究グループは、この技術を医学画像診断に適用できるか、評価と検証試験を行った。

JAMA誌オンライン版2016年11月29日号掲載の報告。

12万8,175枚の網膜写真を使って画像診断を訓練

　研究グループは、網膜基底部写真で糖尿病網膜症と糖尿病黄斑浮腫を自動検出する、ディープラーニングを適用したアルゴリズムの開発を行った。

　開発用に用意した12万8,175枚の網膜写真を用いて、画像分類を至適化するために深層畳み込みニューラルネットワーク（deep convolutional neural network、回路の一部を多層とすることでデータの特徴を深く学習する）と呼ばれる訓練プログラムをアルゴリズムに施した。使用した網膜像については、2015年5～12月に米国の眼科医と眼科シニアレジデント54人のパネルメンバーによって、糖尿病網膜症、糖尿病黄斑浮腫、および画像階調性について従来どおりのグレード付けが3～7回にわたって行われた。

　

　

検出の感度は87.0～97.5％、特異度93.4～98.5％

　アルゴリズムの検出能は良好であることが示された。評価に用いたROC曲線下面積は、EyePACS-1検証試験では0.991（95％信頼区間[CI]：0.988～0.993）、Messidor-2検証試験では0.990（0.986～0.995）であった。

　

　まとめ
・さらなる研究で、このアルゴリズムの臨床への適用の可能性を確認する
・このアルゴリズムを用いることで治療やアウトカムが改善可能を期待
・今後、画像診断や内科診断などはAIにとって代わるでしょう。そのころには、私のポジションはなくなりますが、AIにて自宅でスマホアプリで診断がついて、そのままAmazonから薬が家に届くような未来を期待しています。