人工知能 (AI) は、眼科医療を含む患者ケアに非常に役立つと期待されています。 画像クレジット: © NicoElNino – Stock.adobe.com
大鹿哲郎医学博士によるレビュー
大鹿哲郎博士は、プラハの欧州眼科学会でAIが日本の患者ケアにどのように役立つかを強調しました。 彼は、日本眼科学会会長、アジア太平洋眼科学会次期会長、そして筑波大学医学部眼科教授/部長でもあります。
眼科医は多くの課題に直面している。すなわち、高齢の患者や、あらゆる距離での優れた視力にますます依存する患者が増えており、患者を評価する眼科医や仕事と自分の仕事のバランスをとる能力のある医師が減少していることである。 私生活。 最後の領域は、AI が最大の助けとなる領域です。
多くの場合、網膜検査は正常に見えても、実際には通常の網膜検査の精度がまったく欠けている可能性があることが示されています。 AI を同じ正常に見える網膜に適用すると、91.1% の症例で初期疾患の症例が見られます。
角膜疾患の患者さんも同様です。 標準的な角膜検査では、患者は一見正常に見えますが、実際には感染、浸潤、瘢痕、沈着、水疱性角膜症、白内障、新生物、急性緑内障などのさまざまな状態が存在する可能性があります。
数字は嘘ではないと彼は、関連する AL の結果 (正しく診断された症例の割合) と眼科医が正しかった結果を比較したときに説明しました。正常な目では 94% 対 84%。 発生率 88% 対 75%; オフサイド、8 74% vs. 58%。 瘢痕化率は 83% 対 60%。 腫瘍 98% vs 92%; 急性緑内障 100% 対 24%; 白内障 75% 対 74%; 水疱性角膜炎は 85% 対 70% でした。 臨床医の正確率が経験に基づいて決定された場合も AI が優れており、研修医は 73.6%、専門家は 82.2%、AI は 89.8% で正しい診断に達しました。
急性緑内障の存在を含むパーセンテージは、疾患検出における AI の使用の臨床的関連性の高さを強調しています。
大鹿医師はまた、患者が自分自身を監視し、医師に情報を送信できるようになるスマートフォン AI プロジェクトの重要性についても語った。 この能力により、必要に応じて早期治療が確保され、患者と医師の両方の診療所での治療の負担が軽減されます。 スマートフォンの画像をAI医師が評価すると、緊急の評価、カウンセリングが必要な患者、緊急でないカウンセリング、非受診の患者を簡単に特定できると説明した。
人工知能は目の手術にも役立つでしょう。 彼の最後の研究では、1 Oshikaらは、顔認識、側方眼球確認、眼内レンズ（IOL）パラメータ検証などの白内障手術の術前安全管理にAIベースのシステムを使用した。 超音波超音波乳化吸引術と IOL 移植を受けた 171 人の患者において、iPad mini (Apple Inc.) カメラは患者の顔、手術用レンズの穴の位置、およびパッケージに記載された IOL パラメータの説明を撮影し、その情報を使用してスクリーニングされました。紹介データベースに保存されます。 彼らは、「最初の試行と繰り返しの試行後の検証率は、顔認識でそれぞれ 92.0% と 96.3%、側面確認で 82.5% と 98.2%、IOL パラメータの検証で 67.4% と 88.9% であったと報告しています。検証後」 「3 つのパラメーターすべてにおいて、本人拒否率と本人受入率が 0% でした。術前安全管理のための AI ベースのシステムは、許容可能な検証率と非常に高い精度で実際の白内障手術に実装されました。」
AIは手術中の手の動き、つまり腕の垂直方向と水平方向の動き、手首と指の動きも分析でき、これにより手術中の外科医の専門知識が科学的に解読されると同氏は述べた。
参照
1. 木内 G、田辺 正、永田 和人、他白内障手術における術前安全管理のためのディープラーニングベースのシステム。 J 臨床医学。 2022年; 11:5397; https://doi.org/10.3390/jcm11185397
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