Research press release


Nature Biomedical Engineering

AI as good as ophthalmologists at diagnosing a rare eye condition

先天性白内障の診断で人工知能(AI)のアルゴリズムが個人の眼科医に匹敵する成績を収めたという論文が、今週掲載される。多施設共同研究用のクラウド基盤のプラットフォームとして運用されているこのアルゴリズムは、ほかの希少疾患の管理の改善にも役立つ可能性がある。 畳み込みニューラルネットワーク(視覚皮質の構成にヒントを得た接続パターンを持つ人工ネットワーク)は、大量のキュレーションデータでトレーニングを行うと、画像中の特定モチーフを正確に識別することができる。しかし、そうしたAI方式は、希少疾患のようにデータが乏しい場合に臨床で検証されたことがない。

Yizhi Liu(劉 奕志)たちは、先天性白内障の診断に畳み込みニューラルネットワークを用いたことを報告している。先天性白内障は、眼の水晶体の混濁を生じる希少疾患で、世界では小児の完全失明の約10%を引き起こしている。研究チームは、種々の困難な臨床状態を有する50例の患者群、症例対健常例の現実的な割合による「藁山の針」試験、および乳児が参加した第I相多施設臨床試験の57症例を利用した。その結果、そのAIアルゴリズムが、全体として90%を超える精度でこの疾患を診断し、その重症度を見極め、治療法を示唆することが示された。

An artificial-intelligence (AI) algorithm performs just as well as individual ophthalmologists in diagnosing congenital cataracts, reports a paper published online this week in Nature Biomedical Engineering. The algorithm, which has been implemented as a cloud-based platform for multihospital collaboration, may also help to improve the management of other rare diseases.

Convolutional neural networks - artificial networks with connectivity patterns inspired by the organization of the visual cortex - can accurately identify specific motifs in images when trained with massive amounts of curated data. However, such AI schemes have not been tested in the clinic when data is scarce, as is the case for rare diseases.

Yizhi Liu and colleagues report the implementation of convolutional neural networks for the diagnosis of congenital cataracts - a rare disease that causes clouding of the eye lens and is responsible for about 10% of all vision loss in children worldwide. They used a set of 50 cases involving various challenging clinical situations, a needle-in-a-haystack test with a realistic ratio of disease-to-healthy cases, and 57 cases from a phase-I multihospital clinical trial involving infants. The authors show that the AI algorithm diagnosed the disease, identified its severity, and suggested treatment with overall accuracies exceeding 90%.

doi: 10.1038/s41551-016-0024


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