眼底画像から高血圧発症予測・血圧値推定・治療予後予測を実現する『逆転の発想』

• 研究課題/領域番号: 22K19671
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 川崎 良 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (70301067)
• 研究期間 (年度): 2022-06-30 – 2024-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2023年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円); 2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
• キーワード: 高血圧 / 眼底 / スクリーニング / 深層学習 / 眼底写真 / 網膜血管 / 人工知能

研究開始時の研究の概要

本研究は、『高血圧の結果と考えられてきた網膜血管径変化が、非高血圧者でも認められる』という予想外の結果に着想を得て、『眼底画像から高血圧の有無や血圧値、また、血圧値の変化を推定する』挑戦的研究である。眼底画像をもとにして、現在の血圧値、高血圧の有病、高血圧の発症、血圧値の変化といった高血圧に関連するアウトカムを推定する深層学習モデルを作成し、高血圧の予防、治療評価、予後予測に応用できるか検証・評価する。簡便かつ非侵襲的に繰り返し得ることは、健診受診の動機づけ、ハイリスク者絞り込み等これまでにないアプローチで寄与できる。また、治療に伴う生体影響の指標として治療評価法への応用の可能性もある。

研究成果の概要

眼底画像を用いて、従来の「高血圧の結果、臓器障害としての眼底所見」を「眼底画像から高血圧の有無や血圧値、その変化を推定」する『逆転の発想』を検証した。大規模データセットを用い、網膜画像を入力として収縮期・拡張期血圧値をそれぞれ推定した。血圧値推定精度は、収縮期血圧値が±5mmHgの範囲に24.4%、±10mmHgに47.1%、±15mmHgに65.2%、拡張期血圧値が±3mmHgの範囲に25.5%、±5mmHgに41.45%、±10mmHgに71.7%となった。心血管疾患(CVD)リスク評価の個別化、精緻化、また医療機関以外でも侵襲なく簡便に測定できるバイオマーカーとしての可能性を探索した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

血圧は容易に測定できる検査ではあるが、より簡便に、より容易に、また、血圧測定が困難な環境などでは眼底画像から血圧が測定されることによって、新たなスクリーニングの可能性がある。また、実感を伴わない「血圧値の変化」を画像上の変化として見える化するなどで生体変化を把握することで、循環器危険因子としての血圧値に応用した。眼底という一つの入力から、血圧値という代表的な心血管疾患リスク因子の個別化、精緻化、また医療機関以外でも侵襲なく簡便に測定できるバイオマーカーとしての可能性を示すことができた他、血圧値以外の危険因子にも同様のアプローチが応用できる知見も得た。

研究成果

• [雑誌論文] How Can Artificial Intelligence Be Implemented Effectively in Diabetic Retinopathy Screening in Japan? (2024)
  • 著者名/発表者名: Kawasaki Ryo
  • 雑誌名: Medicina 巻: 60 号: 2 ページ: 243-243
  • DOI: 10.3390/medicina60020243
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Large language models and their impact in ophthalmology (2023)
  • 著者名/発表者名: Betzler BK, Chen H, Cheng CY, Lee CS, Ning G, Song SJ, Lee AY, Kawasaki R, van Wijngaarden P, Grzybowski A, He M, Li D, Ran Ran A, Ting DSW, Teo K, Ruamviboonsuk P, Sivaprasad S, Chaudhary V, Tadayoni R, Wang X, Cheung CY, Zheng Y, Wang YX, Tham YC, Wong TY
  • 雑誌名: The Lancet Digital Health 巻: 5 号: 12 ページ: e917-e924
  • DOI: 10.1016/s2589-7500(23)00201-7
  • 査読あり
• [雑誌論文] Automated grading system of retinal arterio-venous crossing patterns: A deep learning approach replicating ophthalmologist’s diagnostic process of arteriolosclerosis (2023)
  • 著者名/発表者名: Li Liangzhi、Verma Manisha、Wang Bowen、Nakashima Yuta、Nagahara Hajime、Kawasaki Ryo
  • 雑誌名: PLOS Digital Health 巻: 2 号: 1 ページ: 174-174
  • DOI: 10.1371/journal.pdig.0000174
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] 重要性-AIによる網膜症診断への期待 (2024)
  • 著者名/発表者名: 川崎良
  • 学会等名: 第５８回糖尿病学の進歩セミナー
• [学会発表] 人工知能を活用した生活 習慣病の発症・予後予測 (2023)
  • 著者名/発表者名: 川崎良
  • 学会等名: 第8回日本糖尿病 ・生活習慣病ヒューマンデータ学会年次学 術集会
• [学会発表] デジタル化糖尿病診療の最前線 (2023)
  • 著者名/発表者名: 川崎良
  • 学会等名: 第38回日 本糖尿病合併症学会
• [学会発表] Cardiovascular Disease Risk Prediction using Retinal Images via Explainable-AI based models with Traditional CVD risk factor estimation (2022)
  • 著者名/発表者名: Ryo Kawasaki; Yiming Qian; Liangzhi Li; Kohji Nishida; Yuta Nakashima; Hajime Nagahara
  • 学会等名: ARVO2022
  • 国際学会