2023 Fiscal Year Final Research Report
Development of deep learning based diagnostic support system for thyroid eye disease
| Project/Area Number |
20K09804
|
|---|
| 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 | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
川崎 良 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (70301067)
長原 一 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 教授 (80362648)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 甲状腺眼症 / 深層学習 / エッジAI / スクリーニング / 眼周囲写真 |
|---|
| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we developed a smartphone-based AI system for early detection and timely treatment of thyroid eye disease (TED). The system automatically detects the periocular region from facial photos and determines the likelihood of TED requiring treatment. We achieved accuracy comparable to our previous TED classification model and implemented it on smartphones using edge AI. This significantly increases the potential for endocrinologists and ophthalmologists to screen patients needing treatment, even without TED specialists. Early detection and treatment are crucial for maintaining patients' quality of life and preventing severe complications. We plan to continue image collection and develop models adapted to smartphone images.
|
| Free Research Field |
眼科
|
| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果は、甲状腺眼症の早期発見と適切な治療開始に大きく貢献し、患者のQOL向上と重篤な合併症の防止に寄与すると期待される。甲状腺眼症は、適切な治療が行われない場合、視力低下や複視などの後遺症を引き起こす可能性がある。しかし、専門医の不足により、早期発見と治療開始が困難な場合が多い。本研究で開発したスマートフォン用AIシステムは、専門医不在の状況下でも、内分泌内科医や一般眼科医が治療が必要な患者をスクリーニングできる可能性を高め、医療現場における利便性と汎用性を向上させる。また、AIを用いた診断支援システムの開発は、医療のデジタル化と効率化に貢献し、医療資源の最適化にも役立つと考えられる。
|
