内科医の診療を助ける眼底検査診療支援ソフトウェア

日本国内で600万人もの患者がいる糖尿病。その合併症である糖尿病網膜症の診断には、眼科以外の多くの非専門医・内科医が携わっています。この診断を支援するために、検査画像加工を行うソフトウェアは、既に市販された商品がありますが、今回このシステムの開発に人工知能を活用した製品について、臨床研究・開発を行うことになりました。

11万枚の画像を使った深層学習でテストでは高い精度が出る

ソフトウェアは眼底検査画像をアップロードすると、プログラムが病変部の抽出など、診療の支援につながる情報を示唆する形式になっています。内科医が、精密検査のために眼科に送るかどうかを迷うようなシーンでの活用が想定されています。すでに11万枚の疾患の画像を用いた深層学習（Deep learning）を行っていて、プロジェクトチーム内での検証では感度95% 特異度94% という高い検証結果が出ています。今回の臨床研究では、臨床で再現性があるかどうかを検証していくことを目的としています。

精度の検証・向上だけでなく臨床での使いやすさにフォーカスした研究・開発を

眼底検査の画像解析・疾患箇所の検出を人工知能を用いて行う試みは、多くの企業が競って参画しており、世界的な競争になっている、とも言える分野です。そのような中で、今回の臨床研究・開発は、精度の検証・向上だけでなく、国内の内科医の臨床での診療プロセスに合わせたソフトウェアとなるよう、「使い勝手」にも焦点を当てたものとなっています。