目に関するブログ

最新技術と目の病気〜網膜中心静脈閉塞症編〜

おはようございます、doctorKです。ホームページを少し編集して、記事中には広告が出ないようにしました!記事を読んだ後、どんなものがあるかお時間があれば見てみてください。もちろん、興味がなければ広告はスルーしていただいて構いません。最新技術が載っていたり、お得な情報が載っていることもありますが。

さて、今回は最新技術、特にディープラーニングに焦点を当てた記事の最終編として、網膜中心静脈閉塞症に対する研究です。網膜中心静脈閉塞症について知らないという方に、網膜中心静脈閉塞症を簡単に説明しますね。網膜を走る静脈のうち幹となる静脈を網膜中心静脈と言います。網膜中心静脈閉塞症はその網膜中心静脈が何らかの原因で詰まり、むくみ(浮腫)や出血を引き起こし、視力低下や視野障害の原因となります。日本人では40歳以上の約50人に1人(2.1%)に発症するとされるメジャーな病気です。

このように僕のブログでは日常生活で役に立つ、目に関する情報を専門書や論文を交えて分かりやすく説明しています。

この網膜中心静脈閉塞症に最新技術のディープラーニングを活用できないかという論文をご紹介します。今日紹介する論文は2018年にツカザキ病院のDaisuke Nagasatoらが発表した論文で、タイトルは『Deep Neural Network-Based Method for Detecting Central Retinal Vein Occlusion Using Ultrawide-Field Fundus Ophthalmoscopy』です。

この研究では125人の網膜中心静脈閉塞症患者と202人の網膜中心静脈閉塞症出ない患者の画像を分析しています。分析にはディープラーニング(DL)とDLが流行る前によく用いられていたSVMという機械学習です(SVMについて詳しく知りたい方はSamurai Blogが分かりやすいのでこちらを読んでみてください)。

早速ですが、結果を見ていきましょう。「For diagnosing CRVO, the DL model had a sensitivity of 98.4% (95% confidence interval (CI), 94.3–99.8%) and a specificity of 97.9% (95% CI, 94.6–99.1%) with an AUC of 0.989 (95% CI, 0.980–0.999). In contrast, the SVM model had a sensitivity of 84.0% (95% CI, 76.3–89.3%) and a specificity of 87.5% (95% CI, 82.7–91.1%) with an AUC of 0.895 (95% CI, 0.859–0.931). 」

まとめると、DLは感度98.4%、特異度97.9%、AUC0.989に対し、SVMは感度84.0%、特異度87.5%、AUC0.895となっています。

この結果からディープラーニングが検査として非常に有用であることがわかります。というのも、感度が高いと除外診断に有用で、特異度が高いと確定診断に有用ですから、DLは高確率で網膜中心静脈閉塞症と診断できることがわかります。

このようにディープラーニングは検査として非常に有用で、もはや新米眼科医よりも確定診断率は高いかもしれません。オンライン眼科ではディープラーニングの有効性を記事にしています。参考までに下記記載の記事をご覧ください。


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それではまた次の記事でお会いしましょう!

参考文献

Journal of Ophthalmology Volume 2018


ABOUT ME
ドクターK
オンライン眼科編集長兼眼科医プロライター/祖母の死→医師を目指す→一浪し眼科医/プロライターとしても500以上の記事を執筆/目の健康、眼科に関する記事をほぼ毎日作成/一緒にお仕事して下さる方はDMして下さい!目の健康に関する情報よ全国へ届け!