論点

摘要

人工知能(AI)の医学領域での研究はヘルスケア,スクリーニング，診断支援,医療安全,検査 負担軽減，手術支援，研究推進などのさまざまな領域で急速に進んでいます.しかし，研究レベルで は華々しい成果が披露されてきていますが，実際に診療現場に導入されているものはまだ少ないのが 現状です. 網膜検査は，撮影機種がある程度固定され，撮影方法が標準化されているため,ディープラーニングの技術を適用することで成果を出しやすい領域です.2016年には，糖尿病網膜症の眼底写真を学 習させ，一般の眼科医とは遜色がないパフォーマンスを出せることが示されています.現在は加齢黄 斑変性などの画像を学習させ,眼科紹介の緊急性などを判断することが可能となってきています. 角膜形状解析装置は撮影が規格化されているため,高精度の測定が可能で,AI解析のデータ素材 として適しています.角膜屈折矯正手術における術前のスクリーニング検査としても使用されてきています.前眼部領域はスマートフォンで手軽に撮影することができ，ユーザーの裾野が広いという点 において,眼底疾患よりもAI導入のメリットが大きいとされています.