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』

2023 年度 研究成果報告書

• 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
• キーワード: 高血圧 / 眼底 / スクリーニング / 深層学習

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。

自由記述の分野

スクリーニング、疫学、公衆衛生

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。