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2018年8月21日

10074:網膜疾患の診断の臨床的に適用可能なディープラーニング;記事紹介

OCTscananalysis

網膜疾患の診断と紹介のための臨床的に適用可能なディープラーニング

Jeffrey De Fauw.Joseph R. Ledsam Olaf Ronneberger

Nature medexicine20182018813

http://www.ucl.ac.uk/news/news-articles/0818/130818-artificial-intelligence-eye-diseases

 

清澤のコメント:

・人工知能が50種類以上の眼疾病を高精度で自動診断
・臨床試験を経て、英国30カ所以上の医療機関に導入される見通し


ネット記事にこの新しい網膜疾患の画像解析法がロンドンのムアフィールド病院で開発されたことが記されており、その最後の引用記事はインパクトファクターの高いネイチャーメディシンの記事になっていたので、その抄録を翻訳して引用します。今後この機材はロンドンの多くの病院で導入されるそうです。また、google子会社が、似たような眼底画像自動診断法でFDAの承認を得たというニュースや、慶応大が同様のAIを用いた診断技術を開発中などというニュースも聞きます。意外に早くこれらの技術は、汎用のOCTに組み込まれて発売されるかもしれません。

 

アブストラクト

診断イメージングの量と複雑さは、それを解釈する人間の専門知識の利用可能性よりも速いペースで増加しています。人工知能は、いくつかの一般的な疾患の2次元写真を分類することにおいて大きな可能性を示しており、通常、何百万もの注釈付き画像のデータベースに依存しています。今まで、3次元の診断スキャンを用いて実世界の臨床経路で専門の臨床医のパフォーマンスに到達するという課題は、未解決のままでした。ここでは、大規模な眼科病院に紹介された患者の臨床的に異種の3次元光OCT画像のセットに対して、新しいディープラーニングの構造を適用します。 14,884回のスキャンで訓練を受けた後、視力を脅かすさまざまな網膜疾患の専門家に達するか、それを上回る紹介を勧告することで、パフォーマンスを実証します。さらに、我々のアーキテクチャによって生成される組織セグメンテーションは、デバイスに依存しない表現として機能することを実証します。異なるタイプの機材からの組織セグメンテーションを使用する場合でも、報告される精度は維持される。私たちの仕事は、実際の環境で複数の疾患にわたる厳しい訓練データの要件なしに、より広い臨床用途への前提としての障壁を排除します。

 

Categorised in: 糖尿病網膜症・加齢黄斑変性 (網膜疾患)