眼科専門医レベルの緑内障診断AIを開発：医療技術ニュース

東北大学は、AIを活用して、眼科専門医の診断過程を模した高精度な緑内障スクリーニング（AI-GS）ネットワークを開発した。初期緑内障の検出性能に優れるほか、判定結果が数値で示されるため、読影医がAIの診断根拠を容易に理解できる。

[MONOist]

　東北大学は2025年3月3日、AI（人工知能）を活用して、眼科専門医の診断過程を模した高精度な緑内障スクリーニング（AI-GS）ネットワークを開発したと発表した。初期緑内障の検出性能に優れるほか、判定結果が数値で示されるため、読影医がAIの診断根拠を容易に理解できる。

開発した緑内障診断AI-GSネットワーク［クリックで拡大］ 出所：東北大学

　今回の研究では、緑内障の診断に重要な所見となる視神経乳頭出血、網膜神経線維層欠損、視神経乳頭陥凹拡大を個々に判定する専用AIモデルを作成。それぞれの結果を踏まえ、統合的に緑内障の有無を判定する。

　この手法により、8000枚の眼底写真を用いた検証では、感度93.52％、特異度95％を達成した。初期緑内障は眼底写真の変化が小さいが、AI-GSネットワークでは高精度に検出できる。

　従来のAIは、判定根拠が不明なブラックボックス問題を抱えていた。AI-GSネットワークは、結果の根拠や確信度を数値で出力するため、画像から診断を下す読影医がAIの判断根拠を理解できる。

　画像の読影結果を1枚当たり1秒未満で出力可能で、多数の眼底写真を迅速に判定できる。軽量設計のため携帯型デバイスや低リソース環境にも対応可能で、眼科医が限られた医療過疎地や大規模眼底写真検診などでの利用が期待される。