人工知能 (AI) は、眼科医療を含む患者ケアにおいてさらに役立つものになると予想されています。 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
大鹿哲郎医学博士は、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について光を当てました。 彼は日本眼科学会会長、アジア太平洋眼科学会会長次期、そして筑波大学医学部眼科学講座教授兼部長でもあります。
眼科医は多くの課題に直面しています。 私生活。 最後は、AI が大きな助けとなる分野です。
彼は、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ことを実証しました。 正常に見える同じ網膜に AI を適用した場合、91.1% の症例で初期疾患段階が明らかでした。
角膜疾患の患者さんも同様です。 定期的な角膜検査では、患者は正常に見えるかもしれませんが、実際には感染、浸潤、瘢痕、沈着物、水疱性角膜症、白内障、腫瘍、急性緑内障などのいくつかの症状を抱えている可能性があります。
それぞれのAL所見(正しく診断された症例の割合)と眼科医の正確な見解を比較した際に彼が実証したように、数字は嘘ではない:正常な目、94%対84%。 感染、88% 対 75%。 浸透率、8 74% 対 58%。 傷跡、83% 対 60%。 腫瘍、98% 対 92%。 急性緑内障 100% 対 24%; 白内障、75% 対 74%; 水疱性角膜症、85% 対 70%。 医師の正確率が経験に基づいて決定された場合、AI が優れており、研修医は 73.6%、専門家は 82.2%、AI は 89.8% で正しい診断を達成しました。
急性緑内障の存在を含むパーセンテージは、この疾患の診断における 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、医師に情報を転送できるスマートフォン AI プログラムの重要性についても議論しました。 この機能により、必要に応じて早期治療が確実に行われ、患者と医師の院内治療の負担が軽減されます。 同氏は、スマートフォンの画像を AI 医師が評価すると、どの患者が緊急の評価、診察が必要か、緊急でない診察が必要か、まったく診察が必要ないかを簡単に判断できることを示しました。
AIは目の手術にも役立ちます。 彼の最近の研究では、1 大鹿博士らは、顔認識、目の横方向の安定化、眼内レンズ(IOL)パラメータの検証など、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ました。 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.) のカメラが患者の顔、手術用ドロップホールの位置、パッケージに記載された IOL パラメータの説明を撮影し、紹介データベースに保存されている情報と照合しました。 彼らは、「初回および再試行後の認識率は、顔認識でそれぞれ92.0%と96.3%、側面確認で82.5%と98.2%、IOLパラメータ照合で67.4%と88.9%であったと報告しています。認識後の誤拒否は、実際の白内障手術では、術前安全管理のための人工知能ベースのシステムが高い精度と達成可能な認識率で実装されています。
AIは手の動き、つまり手の垂直方向と水平方向の動き、手首と指の動きを内部的に分析することができ、これにより手術中の外科医の専門知識を科学的に理解できるようになるだろうと同氏は述べた。
ノート
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;11:5397; https://doi.org/10.3390/jcm11185397
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