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糖尿病性網膜症の兆候をスマホカメラで認識。撮影画像をAI診断するアプリを開発中

失明防止のための早期発見がかんたんに

Munenori Taniguchi, @mu_taniguchi
2020年5月27日, 午前08:50 in Medicine
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独ライン・フリードリヒ・ヴィルヘルム大学ボン(ボン大学)の研究者が、糖尿病が振興して網膜の血管が詰まることで発生する失明、糖尿病性網膜症(Diabetic Retinopathy:DR)の兆候をスマートフォンで調べられる技術を開発しました。

日本では糖尿病患者でDRにかかっている割合は約15%とされ、50~60代における失明の原因No.1になっています。また米国では糖尿病患者の約40~45%が網膜症を発症しているとされます。もし、DRの兆候をいち早く見つけ出し適切な治療を行うことができれば、患者の失明を防止することができます。

そこでボン大学の研究チームはインドのバンガロールにあるSankara Eye Hospitalと協力し、患者の健康状態を広範に調べる健康診断システムがまだない発展途上国でいち早くDRを早期発見する方法を調査しました。

研究チームは、低コストで医療診断を行えるようにするデバイスとしてスマートフォンに着目しました。スマートフォンであればいまや先進国に限らずある程度は普及しており、さらに高度なカメラ機能やセンサー類を備えています。そのスマートフォンが内蔵するカメラにいくつかの網膜撮像用のアプローチを試し、開発した特別なカメラアダプターで鮮明な画像を得られるようにしました。

ボン大学医学部附属病院の眼科教授Maximilian Wintergerst氏は、このアダプターによって「DRの初期の段階でさえ、80%の確率で病変を検出できました。また高度に進行してしまっている場合は100%診断が可能でした」と述べています。

この診断技術は網膜の変化を記録することで機能します。眼科医はこの技術によってだいたい1〜2分で検査を行うことができます。そして何よりスマートフォンを使うため多少の訓練を受ければ素人でも診断用の画像を撮影でき、その画像をインターネットを通じて遠隔にいる眼科医に送信し、診断を下すことを可能にします。

研究チームは、こうした遠隔医療をより簡単に実行できるようにするためのアプリ開発に取り組んでいます。このアプリは患者の網膜を写した画像と医師の分析結果を暗号化して保存するようになっており、さらには人工知能でDRを自動診断するための最初のステップとして利用可能にできることを期待しています。

医療体制の整っていない発展途上国でAIを使ってDR診断を促進する試みとしてはGoogleがタイの医療機関とともに行った試験がありましたが、こちらは診断用画像の撮影スキルや環境に問題、設備面の問題が足を引っ張った結果、思うような成果を上げるに至らなかったことが報告されていました。その点、ボン大学のスマートフォンを使う方法は画像を撮影する人のスキルもそれほど求めず、スマートフォンを使用することで高価な機材も必要としない点で、DR診断における問題解決策の有力な選択肢になりそうです。



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