失明を引きおこす緑内障の診断

緑内障は眼疾患の代表例であり、眼圧が高まることで、視力低下や失明を引きおこす病気である。診断と治療が早いほど失明に苦しむ患者は少なくなるが、 緑内障の進行具合は、視神経が不可逆的な損傷を受けるまで通常は発見されない。

緑内障を診断するには、眼底検査やOCT検査などの異なるタイプの検査によって生成された医療画像を、専門家である眼科医が分析する必要がある。しかし、このような解析方法には多大な手間と時間がかかってしまう。

ベルギーにあるゲント大学のMijung Kimらは、ディープラーニングで解析した眼底画像のみを用いて、緑内障の診断と位置推定を行う手法を提案した。これにより従来手法よりも高精度で診断しつつ、緑内障の部位を特定することで、眼科医がより信頼できる診断結果を下せることを目指した。

結果、緑内障の診断と部位の特定ができたのだろうか？続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間：Mijung Kimについて
ベルギーのゲント大学・コンピュータサイエンス工学部の博士課程。バイオインフォマティクス関連や医療データセットを用いた研究に従事している。

眼底画像を用いて高精度で診断可能に

Kimらの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。