| 研究課題/領域番号 |
20K09804
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56060:眼科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
北口 善之 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (30772842)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 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 / スマートフォンアプリ / 画像収集 / AI / 診断支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、専門医の経験が必要であった甲状腺眼症の視診の技術を、近年進歩が著しい画像解析技術を応用することにより非専門医や患者も活用できるようにすることである。専門医は、特徴的な顔貌である上眼瞼後退、上眼瞼浮腫、眼球突出、斜視の重症度を視診により評価した上で、治療適応を決定している。これらの所見は眼周囲の写真を撮影することで客観的な評価が可能となるが、本研究ではモバイル機器を用いて撮影した眼周囲写真に対して畳み込みニューラルネットワークを用いた深層学習を行うことによってこれらの特徴を抽出し、専門医が不在の状況下においても、治療が必要な患者を選別できるようにすることを目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、甲状腺眼症の早期発見と適切な治療開始のために、スマートフォンで動作するAIシステムを開発した。このシステムは、顔写真から眼周囲を自動的に同定し、治療が必要な甲状腺眼症の可能性を判定することができる。昨年度までに開発した甲状腺眼症判定モデルと同等の精度を達成し、エッジAIを用いてスマートフォンでの実装に成功した。
この成果は、甲状腺眼症専門医が不在の状況下でも、内分泌内科医や一般眼科医が適切に治療が必要な甲状腺眼症患者をスクリーニングできる可能性を大きく高めるものである。早期発見と適切な治療開始は、患者のQOLを維持し、重篤な合併症を防ぐために非常に重要である。
また、AIを用いた眼周囲写真からの眼球突出度推定について、第4回日本眼科AI学会で発表を行った。現時点では、写真取得施設による精度のばらつきが大きいことが判明し、今後の検討課題として明らかになった。
さらに、共同研究先のオリンピア眼科と協力し、120患者でのスマートフォン動画収集を行った。今後も画像収集を継続し、スマートフォン画像に適応したモデルの開発を進めていく方針である。
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。また、スマートフォンを用いたAIシステムの開発は、医療現場における利便性と汎用性を高め、医療のデジタル化と効率化に資するものである。
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