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人工知能・AIブログ

2020年5月29日

AI(人工知能)事例集 vol.189 緑内障を早期で発見するAI技術

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UCLがスポンサーとなった臨床試験の結果によると、AIを利用した新しい検査では、現在の方法よりも18ヶ月早く緑内障の進行を検出することができるといいます。

緑内障患者が失明へ進行するリスクがあるかを識別する技術

人工知能(AI)アルゴリズムによってサポートされているこの技術は、臨床試験を加速するのに役立つ可能性があり、最終的には検出と診断に使用される可能性があると、Expert Review of Molecular Diagnosticsで発表されました。

主任研究者のCordeiro教授は、「緑内障の患者が急速に失明へ進行するリスクがあるか識別するための、迅速で自動化された高感度の方法を開発しました」と述べました。

緑内障は、不可逆的失明の世界的原因の第一位であり、6,000万人以上が罹患しており、世界人口の高齢化に伴い2040年までに倍増すると予測されています。緑内障の失明は、目の奥にある網膜の細胞の死によって引き起こされます。

従来の目の検査の課題の一つとして、同じスキャンを見ても専門家の意見が異なることが多いことで、研究者らはDARC(アポトーシス網膜細胞検出)とAIアルゴリズムを組み合わせる手法をとりました。

第2相臨床試験では、研究参加者60人(緑内障患者20人、健康な対照被験者40人)の評価にAIが使われました。AIは最初、健康な対照被験者の網膜スキャンを分析することによって訓練され、その後、緑内障患者でAIがテストされました。AI研究に参加した被験者は、目の健康状態が悪化していないかどうかを確認するために、本試験期間の18ヶ月後に追跡調査されました。

研究者らは、現在のスタンダードな手法であるOCT網膜画像技術を用いた場合に比べて、18ヶ月前に緑内障が進行していることを正確に予測することができたといいます。

「これらの結果は、DARCをAIアルゴリズムと組み合わせることでバイオマーカー(病状や重症度の測定可能な指標)として使用できることを示しており、非常に有望である」とCordeiro教授は述べました。

緑内障を早期に診断し、進行の経過を予測することができれば、初期段階で治療をすることができるため、人々の視力を維持するのに大いに役立つ可能性があるといいます。

その他神経変性疾患の検査への応用

研究チームは、緑内障以外にも、加齢黄斑変性症、多発性硬化症、認知症など、神経細胞の喪失を伴う神経変性疾患など、多くの疾患による細胞損傷を迅速に検出するための検査にも応用しています。

このAI支援技術は最近、英国の医薬品・ヘルスケア製品規制庁(Medicines and Healthcare products Regulatory Agency)と米国食品医薬品局(Food and Drug Administration)の両方から承認を受けました。

研究者たちはまた、肺疾患を持つ人々を対象にDARC試験の評価を行っており、今年末までには、この試験がCovid-19による呼吸困難を持つ人々の評価に役立つことが期待されています。

【考察】緑内障の早期発見に貢献するAI

緑内障の治療において、症状の早期発見は大きな鍵となっています。

AIの利用によって、緑内障の初期症状を発見することができれば、その後の治療にも大きな可能性が出てきます。

この技術が普及すれば、今後高齢化が進む中でも人々が健康な視力を維持して生活をすることができるかもしれません。

参照元:AI-supported test for very early signs of glaucoma progression

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