Establishment of a method for interpreting the results of artificial intelligence by quantifying image features of fundus photographs and comprehensively judgment

• Project/Area Number: 25K12838
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 56060:Ophthalmology-related
• Research Institution: Kagoshima University
• Principal Investigator: 山下 高明 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 医員 (70404514)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 朝岡 亮 社会福祉法人聖隷福祉事業団総合病院 聖隷浜松病院(臨床研究センター), 視覚病態研究室(眼科), 研究員 (00362202) ; 寺崎 寛人 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 准教授 (20746888)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 眼底写真 / 正常眼 / 個人差 / 人工知能結果解釈 / 疾患発症予測

Outline of Research at the Start

深層学習を用いた人工知能（AI）は眼底写真だけから性別を97%で判定できた。しかし、ヒートマップ解析を駆使しても眼底の具体的な性差は分からなかった。我々はAIの結果を解釈する方法として、眼底の多数の特徴を数値化して機械学習を併用した重回帰分析で解析したところ、男女を77.9%で判別でき、具体的な性差を明らかにした。その後もAIは眼底写真だけから年齢、眼軸長、血圧、高眼圧からの緑内障発症など高精度で推定できることが報告されたが、具体的な特徴は分からないままである。今回の研究目的は、眼底の数値化できる特徴をさらに増やして、AIの結果をより詳細に解釈できる方法を確立することである。