糖尿病網膜症の自動検出に優れた深層学習デバイスを開発

オランダの研究グループ

 深層学習(ディープラーニング)を活用したデバイスにより、プライマリケアの現場で、糖尿病網膜症を正確に自動検出することに成功したと、アムステルダム自由大学医療センター(オランダ)のFrank D. Verbraak氏らが「Diabetes Care」2月14日オンライン版に発表した。

 Verbraak氏らは今回、プライマリケアの検診プログラムに参加した2型糖尿病患者1,616人の網膜画像データを用いて、深層学習を活用したデバイスに重症度分類を行わせ、その結果を、糖尿病網膜症の国際的な臨床分類による従来基準と比較。深層学習を活用したデバイスによる糖尿病網膜症の診断精度を検証した。

 その結果、従来基準と比べて、ハイブリッド深層学習強化デバイスによる糖尿病網膜症診断の感度および特異度は、失明の恐れがある糖尿病網膜症ではそれぞれ100%、97.8%とほぼ正確に診断できたほか、軽症を超える糖尿病網膜症でもそれぞれ79.4%、93.8%と診断精度は高いことが分かった。

 以上の結果から、Verbraak氏らは「この深層学習で強化したデバイスを、糖尿病患者が定期的に受診するプライマリケアの現場で活用すれば、糖尿病網膜症の診断向上に寄与する可能性がある」と述べている。さらに、同氏らは、「今回開発したデバイスは、従来の標準ケアと比べて糖尿病網膜症の診断精度の向上をもたらすほかに、網膜画像の品質に関するフィードバックも直接受けられることで、十分な質の画像データのある患者の数も増えると考えられる」と付け加えている。

 なお、一人の著者を除く全ての著者は、IDx LLC社との利益相反(COI)に関する情報を開示している。

[HealthDay News 2019年2月20日]

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